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
Instructeur : 林軒田
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- Catégorie : Decision Stump
- Catégorie : Perceptron
- Catégorie : Machine Learning
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Il y a 8 modules dans ce cours
what machine learning is and its connection to applications and other fields
Inclus
5 vidéos5 lectures
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
Inclus
4 vidéos
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
Inclus
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learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
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4 vidéos1 devoir
what we pay in choosing hypotheses during training: the growth function for representing effective number of choices
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test error can approximate training error if there is enough data and growth function does not grow too fast
Inclus
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learning happens if there is finite model complexity (called VC dimension), enough data, and low training error
Inclus
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learning can still happen within a noisy environment and different error measures
Inclus
4 vidéos1 devoir
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NN
5
Révisé le 25 mai 2018
hope there are more exercises, some problems seem to be too hard to understand...
CC
5
Révisé le 5 oct. 2021
Really great theoretical ML course! And it is really hard lol~
CY
5
Révisé le 13 janv. 2021
It is still difficult for a novice especially last 4 lectures.
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