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 first course of the two would focus more on mathematical tools, and the other course would focus more on algorithmic 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。本課程將較為著重數學類的工具，而另一課程將較為著重方法類的工具。]
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
Dozent: 林軒田
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Stufe Anfänger
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Statistical Machine Learning
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Mathematical Theory & Analysis
- Kategorie: Probability & Statistics
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Classification Algorithms
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Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Felipe M.
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Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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IW
Geprüft am 18. Nov. 2017
Thank Prof. Lin and coursera for providing me with the platform and courses to make me better. Last but not least, the quiz is quite difficult...
EC
Geprüft am 1. Dez. 2017
Base on very fundamental concepts of the Machine Learning.
MC
Geprüft am 18. Feb. 2018
The speaker explains the ML in very clear and easier to understand way. I believe everyone can understand if he/she follow the course.
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