À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 12 heures pour terminer

Chinois (traditionnel)

Sous-titres : Chinois (traditionnel)

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

第九講: Linear Regression

weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution...
4 vidéos (Total 62 min), 4 lectures
4 vidéos
Linear Regression Algorithm20 min
Generalization Issue20 min
Linear Regression for Binary Classification11 min
4 lectures
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
課程大綱10 min
課程形式及評分標準10 min
延伸閱讀10 min
Semaine
2
1 heures pour terminer

第十講: Logistic Regression

gradient descent on cross-entropy error to get good logistic hypothesis...
4 vidéos (Total 65 min)
4 vidéos
Logistic Regression Error15 min
Gradient of Logistic Regression Error15 min
Gradient Descent19 min
Semaine
3
1 heures pour terminer

第十一講: Linear Models for Classification

binary classification via (logistic) regression; multiclass classification via OVA/OVO decomposition...
4 vidéos (Total 59 min)
4 vidéos
Stochastic Gradient Descent11 min
Multiclass via Logistic Regression14 min
Multiclass via Binary Classification11 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

第十二講: Nonlinear Transformation

nonlinear model via nonlinear feature transform+linear model with price of model complexity...
4 vidéos (Total 59 min), 1 quiz
4 vidéos
Nonlinear Transform9 min
Price of Nonlinear Transform15 min
Structured Hypothesis Sets9 min
1 exercices pour s'entraîner
作業三40 min
Semaine
5
1 heures pour terminer

第十三講: Hazard of Overfitting

overfitting happens with excessive power, stochastic/deterministic noise and limited data...
4 vidéos (Total 49 min)
4 vidéos
The Role of Noise and Data Size13 min
Deterministic Noise14 min
Dealing with Overfitting10 min
Semaine
6
1 heures pour terminer

第十四講: Regularization

minimize augmented error, where the added regularizer effectively limits model complexity...
4 vidéos (Total 65 min)
4 vidéos
Weight Decay Regularization24 min
Regularization and VC Theory8 min
General Regularizers13 min
Semaine
7
1 heures pour terminer

第十五講: Validation

(crossly) reserve validation data to simulate testing procedure for model selection...
4 vidéos (Total 56 min)
4 vidéos
Validation13 min
Leave-One-Out Cross Validation16 min
V-Fold Cross Validation10 min
Semaine
8
1 heures pour terminer

第十六講: Three Learning Principles

be aware of model complexity, data goodness and your professionalism...
4 vidéos (Total 43 min), 1 quiz
4 vidéos
Sampling Bias11 min
Data Snooping12 min
Power of Three8 min
1 exercices pour s'entraîner
作業四40 min
4.9
36 avisChevron Right

20%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

33%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

25%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par HLDec 5th 2017

What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.

par JJOct 3rd 2018

很好的课程,更加注重算法的理论推导,当然也不乏运用的技巧。之前看过吴恩达老师的机器学习课程,感觉林老师这门课更加的深入,吴恩达老师的课省去了公式的推导,更偏向工程的实践,两门课可以算是相辅相成的。

Enseignants

Avatar

林軒田

教授 (Professor)
資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information Engineering)

À propos de Université nationale de Taïwan

We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/...

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.