機器學習基石 (Machine Learning Foundations)

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教学大纲

Each of the following items correspond to approximately one hour of video lecture. [以下的每個小項目對應到約一小時的線上課程]

When Can Machines Learn? [何時可以使用機器學習]
-- The Learning Problem [機器學習問題]
-- Learning to Answer Yes/No [二元分類]
-- Types of Learning [各式機器學習問題]
-- Feasibility of Learning [機器學習的可行性]

Why Can Machines Learn? [為什麼機器可以學習]
-- Training versus Testing [訓練與測試]
-- Theory of Generalization [舉一反三的一般化理論]
-- The VC Dimension [VC 維度]
-- Noise and Error [
雜訊一錯誤]

How Can Machines Learn? [機器可以怎麼樣學習]
-- Linear Regression [線性迴歸]
-- Linear `Soft' Classification [軟性的線性分類]
-- Linear Classification beyond Yes/No [二元分類以外的分類問題]
-- Nonlinear Transformation [非線性轉換]

How Can Machines Learn Better? [機器
可以怎麼樣學得更好]
-- Hazard of Overfitting [過度訓練的危險]
-- Preventing Overfitting I: Regularization [避免過度訓練一:控制調適]
-- Preventing Overfitting II: Validation
[避免過度訓練二:自我檢測]
-- Three Learning Principles
[三個機器學習的重要原則]

先决条件

没有。

讲师

  • Hsuan-Tien Lin - 資訊工程學系 (Computer Science and Information Engineering)

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台湾国立大学是台湾的一所公立大学,位于台北市。

它是台湾公认的最负盛名的大学,为台湾培养了科学、经济、金融、语言和政治等领域的精英。

国立台湾大学(NTU)于 1928 年在台北成立,培养了许多政治和社会领袖。泛蓝运动和泛绿运动都起源于该大学校园。

该大学在大台北地区有六个校区,在南投县还有两个校区,占台湾岛总面积的近 1%。

平台

Coursera是一家数字公司,提供由位于加利福尼亚州山景城的计算机教师Andrew Ng和达芙妮科勒斯坦福大学创建的大型开放式在线课程。

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