Coursera精品课程录屏《机器学习基石》视频中文讲课+课件资料


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云计算说到底最核心的还是数据分析和机器学习

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看不懂《机器学习技法》的同学 先看这个课程

授課大綱

以下的每個小項目對應到約一小時的線上課程

When Can Machines Learn? [何時可以使用機器學習]

— The Learning Problem [機器學習問題]

— Learning to Answer Yes/No [二元分類]

— Types of Learning [各式機器學習問題]

— Feasibility of Learning [機器學習的可行性]

Why Can Machines Learn? [為什麼機器可以學習]

— Training versus Testing [訓練與測試]

— Theory of Generalization [舉一反三的一般化理論]

— The VC Dimension [VC 維度]

— Noise and Error [雜訊時錯誤]

How Can Machines Learn? [機器可以怎麼樣學習]

— Linear Regression [線性迴歸]

— Linear `Soft” Classification [軟性的線性分類]

— Linear Classification beyond Yes/No [二元分類以外的分類問題]

— Nonlinear Transformation [非線性轉換]

How Can Machines Learn Better? [機器可以怎麼樣學得更好]

— Hazard of Overfitting [過度訓練的危險]

— Preventing Overfitting I: Regularization [避免過度訓練一:控制調適]

— Preventing Overfitting II: Validation [避免過度訓練二:自我檢測]

— Three Learning Principles [三個機器學習的重要原則]

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