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 first course of the two would focus more on mathematical tools, and the other course would focus more on algorithmic 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。本課程將較為著重數學類的工具，而另一課程將較為著重方法類的工具。]
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機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
Université nationale de TaïwanÀ propos de ce cours
18 647 consultations récentes
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Niveau débutant
Approx. 10 heures pour terminer
Chinois (traditionnel)
Sous-titres : Chinois (traditionnel)
Compétences que vous acquerrez
- Decision Stump
- Perceptron
- Machine Learning
- Vc Dimension
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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.
Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
第一講：The Learning Problem
what machine learning is and its connection to applications and other fields
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 70 min), 5 lectures
1 heure pour terminer
第二講：Learning to Answer Yes/No
your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 61 min)
1 heure pour terminer
第三講：Types of Learning
learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 61 min)
1 heure pour terminer
第四講：Feasibility of Learning
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
1 heure pour terminer
4 vidéos (Total 60 min)
Avis
- 5 stars92,88 %
- 4 stars5,96 %
- 3 stars0,57 %
- 2 stars0,22 %
- 1 star0,34 %
Meilleurs avis pour 機器學習基石上 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---MATHEMATICAL FOUNDATIONS
par GG19 oct. 2017
Lin is a very funny teacher.The course is really valuable.i will recap this course many times.thanks teacher lin again.thks
par LL23 juin 2018
This course give a theoretical analysis of machine learning,though there is not much introduction of algorithm in detail,but this helped me open a new door of machine learning.
par MC18 févr. 2018
The speaker explains the ML in very clear and easier to understand way. I believe everyone can understand if he/she follow the course.
par MZ27 août 2018
Theoretically explained why machine learning is feasible. The content is a little bit hard to understand.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
