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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機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations
Dozent: 林軒田
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verification And Validation
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Algorithms
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Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)
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weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution
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4 Videos4 Lektüren
gradient descent on cross-entropy error to get good logistic hypothesis
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4 Videos
binary classification via (logistic) regression; multiclass classification via OVA/OVO decomposition
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nonlinear model via nonlinear feature transform+linear model with price of model complexity
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4 Videos1 Aufgabe
overfitting happens with excessive power, stochastic/deterministic noise and limited data
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minimize augmented error, where the added regularizer effectively limits model complexity
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(crossly) reserve validation data to simulate testing procedure for model selection
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4 Videos
be aware of model complexity, data goodness and your professionalism
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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KJ
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Geprüft am 26. Okt. 2021
The course is moderately difficult and challenging
WB
5
Geprüft am 6. Juni 2018
good explaination the foundation of all ML models
CL
5
Geprüft am 17. Apr. 2018
林老師的課不僅聽起來比較清晰易懂，並且深度足夠（比Andrew Ng的課而言深度要大不少），值得多次聽講。作業質量也比較高，能夠有很好的鍛煉效果。期待後續的技法課程能夠在coursera上面公佈。
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