[評價] 110-1 林軒田機器學習 | 電影影評網
![[評價] 110-1 林軒田機器學習](https://i.imgur.com/FK6P5g9.jpg)
為了說明以及證明這些東西,這堂課的數學頗多,但證明完真的可以了解為什麼可以學習。後半的課程則提供了一些可能可以讓學習變的更好的方法。
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作者fshjlin (不會寫程式)
看板NTUcourse
標題[評價] 110-1 林軒田 機器學習
時間Sat Jan 29 22:29:09 2022
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件): 是 哪一學年度修課: 110-1 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 教授 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) 資工所選修 δ 課程大概內容 Basic of Machine Learning The Learning Problem Feasibility of Learning Theory of Generalization Linear Models Beyond Basic Linear Models Combatting Overfitting Wisdom on Using Machine Learning Support Vector Machine Bagging and Boosting Decision Tree Ensembles Gradient-Boosted Trees Machine Learning Soundings 主要的目標是告訴你我們怎麼讓機器透過資料「學」到東西,怎麼確保機器在他 沒見過的資料裡面也能確保可以有一定程度的預測能力。為了說明以及證明這些東西,這 堂課的數學頗多,但證明完真的可以了解為什麼可以學習。後半的課程則提供了一些可能 可以讓學習變的更好的方法。 基本上大部分學習的model都在解決如何在一個多維空間裡面用一個hyperplane把 資料分成兩類,然後再推廣到其他東西。 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 只是想學習call library來硬train model ★ 不想碰數學 ★ 只想考試不想寫作業 ★ 想了解機器是怎麼做到學習的 ★★★★★ 想從頭到尾寫一個可以學習的程式 ★★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 這...
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