National Taiwan University
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

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National Taiwan University

機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

林軒田

Dozent: 林軒田

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4.9

(921 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Decision Stump
  • Kategorie: Perceptron
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Vc Dimension

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Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

what machine learning is and its connection to applications and other fields

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren

your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data

Das ist alles enthalten

4 Videos

learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features

Das ist alles enthalten

4 Videos

learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe

what we pay in choosing hypotheses during training: the growth function for representing effective number of choices

Das ist alles enthalten

4 Videos

test error can approximate training error if there is enough data and growth function does not grow too fast

Das ist alles enthalten

4 Videos

learning happens if there is finite model complexity (called VC dimension), enough data, and low training error

Das ist alles enthalten

4 Videos

learning can still happen within a noisy environment and different error measures

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (65 Bewertungen)
林軒田
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Bewertungen von Lernenden

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4.9

921 Bewertungen

  • 5 stars

    92,61 %

  • 4 stars

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  • 2 stars

    0,43 %

  • 1 star

    0,32 %

TT
5

Geprüft am 3. März 2018

CC
5

Geprüft am 24. Okt. 2018

CS
5

Geprüft am 17. Apr. 2020

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Häufig gestellte Fragen