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。]
от партнера
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
Национальный университет Тайваня
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 39,741
Карьерные результаты учащихся
29%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
43%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
36%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 10 часа на выполнение
Китайский (традиционное письмо)
Субтитры: Китайский (традиционное письмо)
Приобретаемые навыки
Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension
Карьерные результаты учащихся
29%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
43%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
36%
стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 10 часа на выполнение
Китайский (традиционное письмо)
Субтитры: Китайский (традиционное письмо)
от партнера
Национальный университет Тайваня
We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
第一講：The Learning Problem
what machine learning is and its connection to applications and other fields
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 70 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения
5 видео
Course Introduction10мин
What is Machine Learning18мин
Applications of Machine Learning18мин
Components of Machine Learning11мин
Machine Learning and Other Fields10мин
5 материала для самостоятельного изучения
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1мин
課程大綱10мин
課程形式及評分標準10мин
延伸閱讀10мин
homework 010мин
1 ч. на завершение
第二講：Learning to Answer Yes/No
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
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 61 мин.))
4 видео
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19мин
Guarantee of PLA12мин
Non-Separable Data12мин
1 ч. на завершение
第三講：Types of Learning
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
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 61 мин.))
4 видео
Learning with Different Data Label18мин
Learning with Different Protocol11мин
Learning with Different Input Space14мин
2 ч. на завершение
第四講：Feasibility of Learning
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
2 ч. на завершение
4 видео ((всего 60 мин.))
4 видео
Probability to the Rescue11мин
Connection to Learning16мин
Connection to Real Learning18мин
1 практическое упражнение
作業一40мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе 機器學習基石上 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---MATHEMATICAL FOUNDATIONS
от партнера LLJun 23, 2018
This course give a theoretical analysis of machine learning,though there is not much introduction of algorithm in detail,but this helped me open a new door of machine learning.
от партнера TTMar 3, 2018
I am very grateful to the teacher for bring me to the world of Machine Learing. I am new in the field. I will try my best to learn the basic knowledge of ML.
от партнера MCFeb 18, 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.
от партнера GGOct 19, 2017
Lin is a very funny teacher.The course is really valuable.i will recap this course many times.thanks teacher lin again.thks
от партнера MZAug 27, 2018
Theoretically explained why machine learning is feasible. The content is a little bit hard to understand.
от партнера JHSep 16, 2017
A great theoretical course in machine learning, and looking for he second part of the math foundation
от партнера SNNov 15, 2018
机器学习的数学和统计学基础本是让人望而生畏的部分，但林老师的讲解深入浅出，循序渐进，在有限的时间内让我领略了机器学习背后的原理，为后续学习机器学习算法增加了信心，非常感谢林老师的课程！
от партнера BBAug 25, 2019
Good course, which help me understand mathematical foundations about machine learning!
от партнера SSJul 22, 2017
Very Very wonderful course of theory about machine Learning, Very useful, thank you.
от партнера HLDec 1, 2017
This is a very nice courses. But I think the test is super hard for some students.
от партнера NNMay 25, 2018
hope there are more exercises, some problems seem to be too hard to understand...
от партнера JGAug 17, 2017
許多名詞似乎是自創新詞，但都能很好地描述ML的理論\n\n課程的統計很吃重，難度的分配有些不均勻\n\n整體來說是非常適合有數學底子學生的扎實入門課程
от партнера CCOct 24, 2018
基石上是很基础的一些知识，VC等等，不过我觉得作为想搞应用的人来说，这些底层数学原理不用学的那么详细，理解含义和思想即可，但是知道这些还是必须的！
от партнера LLMar 24, 2018
it gives me a different view of ml,it's a really rigorous course. Thanks
от партнера FFApr 19, 2018
Best course for the learners with some concepts of machine learning
от партнера TCJun 16, 2019
Great introduction for mathematical foundations of machine learning
от партнера JCJul 4, 2017
老師上課說的淺顯易懂，並運用範例與測試，可以增進對課程熟悉度，對於初次接觸Machine Learning 是個好選擇。
от партнера ECDec 1, 2017
Base on very fundamental concepts of the Machine Learning.
от партнера LLSep 8, 2018
机器学习基石上课程目标不在于工程能力，而在于提供一种思路：为什么机器学习能work？这是很多其他课程不能带来的。
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
