Coursera精品课程录屏《机器学习基石》视频中文讲课+课件资料

云计算说到底最核心的还是数据分析和机器学习

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看不懂《机器学习技法》的同学 先看这个课程

授課大綱

以下的每個小項目對應到約一小時的線上課程

When Can Machines Learn? [何時可以使用機器學習]

-- The Learning Problem [機器學習問題]

-- Learning to Answer Yes/No [二元分類]

-- Types of Learning [各式機器學習問題]

-- Feasibility of Learning [機器學習的可行性]

Why Can Machines Learn? [為什麼機器可以學習]

-- Training versus Testing [訓練與測試]

-- Theory of Generalization [舉一反三的一般化理論]

-- The VC Dimension [VC 維度]

-- Noise and Error [雜訊時錯誤]

How Can Machines Learn? [機器可以怎麼樣學習]

-- Linear Regression [線性迴歸]

-- Linear `Soft" Classification [軟性的線性分類]

-- Linear Classification beyond Yes/No [二元分類以外的分類問題]

-- Nonlinear Transformation [非線性轉換]

How Can Machines Learn Better? [機器可以怎麼樣學得更好]

-- Hazard of Overfitting [過度訓練的危險]

-- Preventing Overfitting I: Regularization [避免過度訓練一：控制調適]

-- Preventing Overfitting II: Validation [避免過度訓練二：自我檢測]

-- Three Learning Principles [三個機器學習的重要原則]