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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

林軒田

Instructeur : 林軒田

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Statistical Methods

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Classification Algorithms

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Évaluations

2 devoirs

Enseigné en Chinois (traditionnel)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 8 modules dans ce cours

weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution

Inclus

4 vidéos4 lectures

gradient descent on cross-entropy error to get good logistic hypothesis

Inclus

4 vidéos

binary classification via (logistic) regression; multiclass classification via OVA/OVO decomposition

Inclus

4 vidéos

nonlinear model via nonlinear feature transform+linear model with price of model complexity

Inclus

4 vidéos1 devoir

overfitting happens with excessive power, stochastic/deterministic noise and limited data

Inclus

4 vidéos

minimize augmented error, where the added regularizer effectively limits model complexity

Inclus

4 vidéos

(crossly) reserve validation data to simulate testing procedure for model selection

Inclus

4 vidéos

be aware of model complexity, data goodness and your professionalism

Inclus

4 vidéos1 devoir

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
(24 évaluations)
林軒田
National Taiwan University
3 Cours57 087 apprenants

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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CC

Révisé le 7 oct. 2021

TT

Révisé le 14 mars 2018

GG

Révisé le 12 août 2020

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