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
Instructeur : 林軒田
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4.9
(331 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
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Jennifer J.
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Larry W.
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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.’
Avis des étudiants
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RR
5
Révisé le 14 avr. 2018
A perfect course in spite of a little in-digestibility .
HL
5
Révisé le 4 déc. 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
Révisé le 2 oct. 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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