The course extends the fundamental tools in "Machine Learning Foundations" to powerful and practical models by three directions, which includes embedding numerous features, combining predictive features, and distilling hidden features. [這門課將先前「機器學習基石」課程中所學的基礎工具往三個方向延伸為強大而實用的工具。這三個方向包括嵌入大量的特徵、融合預測性的特徵、與萃取潛藏的特徵。]
от партнера
機器學習技法 (Методы машинного обучения)
Национальный университет ТайваняОб этом курсе
Недавно просмотрено: 4 027
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 19 часов на выполнение
Китайский (традиционное письмо)
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 19 часов на выполнение
Китайский (традиционное письмо)
от партнера
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
第一講：Linear Support Vector Machine
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 67 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения
1 ч. на завершение
第二講：Dual Support Vector Machine
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 60 мин.))
1 ч. на завершение
第三講：Kernel Support Vector Machine
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 61 мин.))
1 ч. на завершение
第四講：Soft-Margin Support Vector Machine
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 46 мин.))
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
