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。]

Cultivez votre carrière grâce à des programmes dirigés par des experts, des certificats prêts à l'emploi et des moyens d'évoluer sur 10 000 . Le tout pour 25 $US/mois, facturé annuellement. Économisez


機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

Instructeur : 林軒田
17 087 déjà inscrits
Inclus avec
(329 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Mathematics
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées


Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance

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

Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning
National Taiwan University
Fractal Analytics
Sungkyunkwan University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
329 avis
- 5 stars
93,92 %
- 4 stars
4,86 %
- 3 stars
0,60 %
- 2 stars
0,30 %
- 1 star
0,30 %
Affichage de 3 sur 329
Révisé le 8 oct. 2021
Really great theoretical machine learning course!
Révisé le 18 avr. 2018
林老師的課不僅聽起來比較清晰易懂,並且深度足夠(比Andrew Ng的課而言深度要大不少),值得多次聽講。作業質量也比較高,能夠有很好的鍛煉效果。期待後續的技法課程能夠在coursera上面公佈。
Révisé le 27 oct. 2021
The course is moderately difficult and challenging

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
Plus de questions
Aide financière disponible,