课程信息
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Learner Career Outcomes

12%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

33%

通过此课程获得实实在在的工作福利

43%

加薪或升职

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为13 小时

中文(繁体)

字幕:中文(繁体)

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中级

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 2 小时

第九講: Linear Regression

4 个视频 (总计 62 分钟), 4 个阅读材料
4 个视频
Linear Regression Algorithm20分钟
Generalization Issue20分钟
Linear Regression for Binary Classification11分钟
4 个阅读材料
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1分钟
課程大綱10分钟
課程形式及評分標準10分钟
延伸閱讀10分钟
2
完成时间为 1 小时

第十講: Logistic Regression

4 个视频 (总计 65 分钟)
4 个视频
Logistic Regression Error15分钟
Gradient of Logistic Regression Error15分钟
Gradient Descent19分钟
3
完成时间为 1 小时

第十一講: Linear Models for Classification

4 个视频 (总计 59 分钟)
4 个视频
Stochastic Gradient Descent11分钟
Multiclass via Logistic Regression14分钟
Multiclass via Binary Classification11分钟
4
完成时间为 2 小时

第十二講: Nonlinear Transformation

4 个视频 (总计 59 分钟), 1 个测验
4 个视频
Nonlinear Transform9分钟
Price of Nonlinear Transform15分钟
Structured Hypothesis Sets9分钟
1 个练习
作業三40分钟
4.9
45 条评论Chevron Right

来自機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations的热门评论

创建者 HLDec 5th 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.

创建者 JJOct 3rd 2018

很好的课程,更加注重算法的理论推导,当然也不乏运用的技巧。之前看过吴恩达老师的机器学习课程,感觉林老师这门课更加的深入,吴恩达老师的课省去了公式的推导,更偏向工程的实践,两门课可以算是相辅相成的。

讲师

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林軒田

教授 (Professor)
資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information Engineering)

关于 国立台湾大学

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/...

常见问题

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