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。]
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
Dozent: 林軒田
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
weight vector for linear hypotheses and squared error instantly calculated by analytic solution
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gradient descent on cross-entropy error to get good logistic hypothesis
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binary classification via (logistic) regression; multiclass classification via OVA/OVO decomposition
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nonlinear model via nonlinear feature transform+linear model with price of model complexity
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4 Videos1 Aufgabe
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minimize augmented error, where the added regularizer effectively limits model complexity
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(crossly) reserve validation data to simulate testing procedure for model selection
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Felipe M.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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RR
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Geprüft am 14. Apr. 2018
A perfect course in spite of a little in-digestibility .
DA
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Geprüft am 2. Mai 2020
Great course on soliciting basics of ML! Looking forward to next one.
KJ
5
Geprüft am 26. Okt. 2021
The course is moderately difficult and challenging
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