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 first course of the two would focus more on mathematical tools, and the other course would focus more on algorithmic 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。本課程將較為著重數學類的工具，而另一課程將較為著重方法類的工具。]
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
Instructeur : 林軒田
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4.9
(937 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
9 heures à compléter
Apprenez à votre propre rythme
97%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Mathematical Modeling
- Catégorie : Theoretical Computer Science
- Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning
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2 devoirs
Enseigné en Chinois (traditionnel)
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 8 modules dans ce cours
what machine learning is and its connection to applications and other fields
Inclus
5 vidéos5 lectures
your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data
Inclus
4 vidéos
learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features
Inclus
4 vidéos
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
Inclus
4 vidéos1 devoir
what we pay in choosing hypotheses during training: the growth function for representing effective number of choices
Inclus
4 vidéos
test error can approximate training error if there is enough data and growth function does not grow too fast
Inclus
4 vidéos
learning happens if there is finite model complexity (called VC dimension), enough data, and low training error
Inclus
4 vidéos
learning can still happen within a noisy environment and different error measures
Inclus
4 vidéos1 devoir
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (71 évaluations)Offert par
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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.’
Avis des étudiants
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CC
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Révisé le 5 oct. 2021
Really great theoretical ML course! And it is really hard lol~
SW
5
Révisé le 15 janv. 2025
Some homework problems are too hard to solve... But I do enjoy studying ML.
ZL
4
Révisé le 26 août 2020
林老师这部分课程内容偏理论，对数理基础有一定的要求。每次作业题需要认真思考，作业后面的编程部分也能锻炼实践能力，进一步巩固所学习的理论知识。总体来说质量不错，不过希望老师以后能以后对课件里面的问题进行总结的时候可以不用太story-like，或者说更简练一点，我认为这样可以有助于学习暂停视频并好好理解。
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