Coursera精品课程录屏《机器学习基石》视频中文讲课+课件

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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

【课程内容】

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]







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