National Taiwan University
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 : Supervised Learning
  • Catégorie : Machine Learning Algorithms
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Regression Analysis

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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

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (24 évaluations)
林軒田
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Felipe M.
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’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.
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’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.
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’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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331 avis

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CL
5

Révisé le 18 avr. 2018

KJ
5

Révisé le 27 oct. 2021

CC
5

Révisé le 8 oct. 2021

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