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
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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Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
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2 Aufgaben
Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution
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gradient descent on cross-entropy error to get good logistic hypothesis
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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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RR
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Geprüft am 14. Apr. 2018
A perfect course in spite of a little in-digestibility .
HL
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Geprüft am 4. Dez. 2017
What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.
JJ
5
Geprüft am 2. Okt. 2018
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。
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