机器学习基石 与机器学习技法. 机器学习基石课程. 收录台湾大学林轩田老师Coursera上《机器学习基石》上下课程的PPT、作业题含解答，学习过后受益良多，感谢老师和其他 ... ... <看更多>
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（是／否／其他條件）：
是
哪一學年度修課：
105-1 (2016 Fall)
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
林軒田
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資工系
δ 課程大概內容
topic 1: when can machines learn?
the learning problem, learning to answer yes/no
types of learning, feasibility of learning
topic 2: why can machines learn?
training versus testing, theory of generalization
the VC dimension, noise and error
topic 3: how can machines learn?
linear regression, logistic regression
linear models for classification, nonlinear transformation
topic 4: how can machines learn better?
hazard of overfitting, regularization
validation, three learning principles
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★ 絕對滿分
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
無，但老師有出一本書 Learning From Data，有興趣可以買來看看。
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
上課時主要是播Youtube教學影片，老師會再補充一些內容或是實務經驗，
老師很鼓勵大家問問題，如果當場有問題可以直接舉手發問。
因為是線上課程，寫作業時發現有不懂的地方，
可以無限次複習，所以不用擔心跟不上。
這學期老師是開密集課程，只教了機器學習基石的部分，
下學期的課才會教技法的部份。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
三次作業決定期末成績，我個人覺得扎實但很甜，
最終分數A+和A加起來大概佔了一半。
ρ 考題型式、作業方式
因為這學期上課時間短，總共只有三次作業，每次約20題，滿分200+20分。
其中會有幾題需要寫程式，不限語言所以用Python或R等高階語言就可以，
程式題都蠻簡單的。
其他部分主要都是上課內容的變化，如果上課有懂的話，也不會太難。
不過因為題數蠻多的，我每次作業花個10小時應該跑不掉，
建議可以早點開始寫。
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
基礎的話大概就是一點點的微積分+一點點的線代+一點點的機率+一點點的程式
語?
有修過統計或最適化更好，學習過程應該會有比較深的領悟。
Ψ 總結
基石的部分主要在講機器學習的理論基礎和一些線性模型
(如Linear Regression和Logistic Regression)。
理論基礎保證模型對測試資料外的資料也能有一定的預測能力
、以及如何讓模型能學習得更好等等。
至於線性模型，如果有修過統計學應該都學過了這堂課會教的模型，
雖然模型都長得一樣，
ML是用另一個角度切入，和統計學方法差異蠻大的。
整體而言，這堂課真的是一門很棒的課，
從理論基礎開始講起，到一些簡單但非常有用的模型，
非常值得來修課！
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.63.40
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※ 編輯: vincent70341 (1.160.63.40), 01/30/2017 00:56:00
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