К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

Курс от National Taiwan University
Начальный≈ 9.7 чКитайский (Тайвань)
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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。]

Навыки, которые вы освоите

Machine LearningMachine Learning AlgorithmsMachine Learning MethodsModel TrainingSupervised LearningStatistical MethodsProbability & StatisticsTheoretical Computer ScienceMathematical ModelingStatistical InferenceModel EvaluationArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)AlgorithmsClassification AlgorithmsStatistical Machine Learning

Программа курса

8 модулей · 40 учебных материалов

01第一講:The Learning Problem10 материалов

The Learning Problem

Course IntroductionВидеоWhat is Machine LearningВидеоApplications of Machine LearningВидеоComponents of Machine LearningВидеоMachine Learning and Other FieldsВидео

Учитесь у экспертов

林軒田

教授 (Professor)

機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 9.7 ч

8 модулей

Язык: Китайский (Тайвань)

Часть программы вашего университета

Course Information

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制Чтение課程大綱Чтение課程形式及評分標準Чтение延伸閱讀Чтениеhomework 0Чтение
02第二講:Learning to Answer Yes/No4 материалов

Learning to Answer Yes/No

Perceptron Hypothesis SetВидеоPerceptron Learning Algorithm (PLA)ВидеоGuarantee of PLAВидеоNon-Separable DataВидео
03第三講:Types of Learning4 материалов

Types of Learning

Learning with Different Output SpaceВидеоLearning with Different Data LabelВидеоLearning with Different ProtocolВидеоLearning with Different Input SpaceВидео
04第四講:Feasibility of Learning5 материалов

Feasibility of Learning

Learning is Impossible?ВидеоProbability to the RescueВидеоConnection to LearningВидеоConnection to Real LearningВидео作業一Задание
05第五講:Training versus Testing4 материалов

Training versus Testing

Recap and PreviewВидеоEffective Number of LinesВидеоEffective Number of HypothesesВидеоBreak PointВидео
06第六講:Theory of Generalization4 материалов

Theory of Generalization

Restriction of Break PointВидеоBounding Function: Basic CasesВидеоBounding Function: Inductive CasesВидеоA Pictorial ProofВидео
07第七講:The VC Dimension4 материалов

The VC Dimension

Definition of VC DimensionВидеоVC Dimension of PerceptronsВидеоPhysical Intuition of VC DimensionВидеоInterpreting VC DimensionВидео
08第八講:Noise and Error5 материалов

Noise and Error

Noise and Probabilistic TargetВидеоError MeasureВидеоAlgorithmic Error MeasureВидеоWeighted ClassificationВидео作業二Задание