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。]

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機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

Instructeur : 林軒田
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Machine Learning
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
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Il y a 8 modules dans ce cours
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Avis des étudiants
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Révisé le 4 déc. 2017
What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.
Révisé le 26 oct. 2021
The course is moderately difficult and challenging
Révisé le 12 août 2020
I learned machine learning theory from this course. This is very useful.

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