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機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

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機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

林軒田

Instructeur : 林軒田

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Theoretical Computer Science
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Mathematical Modeling
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Statistical Inference
  • Catégorie : Statistical Machine Learning

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

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
(71 évaluations)
林軒田
National Taiwan University
3 Cours57 087 apprenants

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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    6,18 %

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  • 2 stars

    0,42 %

  • 1 star

    0,31 %

Affichage de 3 sur 938

NN

Révisé le 25 mai 2018

LL

Révisé le 8 sept. 2018

TT

Révisé le 3 mars 2018

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