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 ТайваняОб этом курсе
Недавно просмотрено: 24,782
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 часов 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 часов 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.
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 материалов 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
1 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
1 ч. на завершение
4 видео ((всего 60 мин.))
4 видео
Probability to the Rescue11мин
Connection to Learning16мин
Connection to Real Learning18мин
1 практическое упражнение
作業一30мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе 機器學習基石上 (MACHINE LEARNING FOUNDATIONS)---MATHEMATICAL FOUNDATIONS
от партнера LL23 июня 2018 г.
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 TT3 мар. 2018 г.
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 ZL26 авг. 2020 г.
林老师这部分课程内容偏理论，对数理基础有一定的要求。每次作业题需要认真思考，作业后面的编程部分也能锻炼实践能力，进一步巩固所学习的理论知识。总体来说质量不错，不过希望老师以后能以后对课件里面的问题进行总结的时候可以不用太story-like，或者说更简练一点，我认为这样可以有助于学习暂停视频并好好理解。
от партнера XL25 апр. 2020 г.
Really theoretical and challenging for somebody with little math like me. But very interesting to learn! Looking forward to the 2nd part.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Is financial aid available?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
