Machine learning is the study that allows computers to adaptively improve their performance with experience accumulated from the data observed. Our two sister courses teach the most fundamental algorithmic, theoretical and practical tools that any user of machine learning needs to know. This second course of the two would focus more on algorithmic tools, and the other course would focus more on mathematical tools. [機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步。我們的兩項姊妹課程將介紹各領域中的機器學習使用者都應該知道的基礎演算法、理論及實務工具。本課程將較為著重方法類的工具，而另一課程將較為著重數學類的工具。]
機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations
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Université nationale de Taïwan
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
12 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
21 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
31 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
42 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
Quadratic Hypothesis23 min
Nonlinear Transform9 min
Price of Nonlinear Transform15 min
Structured Hypothesis Sets9 min
1 exercices pour s'entraîner
作業三40 min
Semaine
51 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
What is Overfitting?10 min
The Role of Noise and Data Size13 min
Deterministic Noise14 min
Dealing with Overfitting10 min
Semaine
61 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
71 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
Model Selection Problem16 min
Validation13 min
Leave-One-Out Cross Validation16 min
V-Fold Cross Validation10 min
Semaine
81 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
1 exercices pour s'entraîner
作業四40 min
4.9
36 avis20%
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
What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.
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
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
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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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