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
国立台湾大学(National Taiwan University)このコースについて
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シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
第九講: Linear Regression
2時間で修了
4件のビデオ (合計62分), 4 学習用教材
1時間で修了
第十講: Logistic Regression
1時間で修了
4件のビデオ (合計65分)
1時間で修了
第十一講: Linear Models for Classification
1時間で修了
4件のビデオ (合計59分)
1時間で修了
第十二講: Nonlinear Transformation
1時間で修了
4件のビデオ (合計59分)
レビュー
- 5 stars93.94%
- 4 stars4.77%
- 3 stars0.63%
- 2 stars0.31%
- 1 star0.31%
機器學習基石下 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---ALGORITHMIC FOUNDATIONS からの人気レビュー
KJにより2021年10月26日
The course is moderately difficult and challenging
JJにより2018年10月2日
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。
TTにより2018年3月14日
Very interesting course for me! I love it very much.
RRにより2018年4月14日
A perfect course in spite of a little in-digestibility .
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか?
修了証を購入すると何を行えるようになりますか?
学資援助はありますか?
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。