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機器學習 基石林軒田ptt,[News] 2021 Spring 「資料結構與演算法」 - 看板NTUcourse ...,大家好，我是資訊工程系林軒田老師。謝謝台大教務處及台大資訊系同仁們. ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 [評價] 林軒田機器學習基石- Mo PTT 鄉公所 的美食出口停車場
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： 105-… ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 [分享] 自學整理的機器學習筆記- soft_job | PTT職涯區 的美食出口停車場
4 F 推s111100001: 推如果數學背景想轉機器學習相關一開始讀這個有用嗎06/30 16:37 ... 5 F 推unmolk: 推推另外也推台大林軒田老師的coursera 06/30 17:05. ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 林軒田ptt | 靠北餐廳 的美食出口停車場
林軒田ptt 情報，下學期很想修林軒田老師的機器學習想請問這門需要哪些瞭解哪些科目, 再去修會比較容易進入狀況呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: ... ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 Re: [心得] 自學AI資源分享- 看板DataScience | PTT數位生活區 的美食出口停車場
[ YouTube ] 機器學習基石& 技法(Machine Learning Foundations and Techniques) 台大林軒田教授所開設的機器學習課程，在Coursera 與YouTube 軍可以免費觀看課程內容 ... ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 [問題] 基礎數學請益- datascience | PTT數位生活 的美食出口停車場
1 F →loser113: 林軒田機器學習youtu有 06/26 10:55. 2 F →sxy67230: 機率與統計、隨機程序最好是有全方面都讀，尤其是想走GM 06/26 11:15. ... <看更多>
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[評價] 106-2 林軒田機器學習技法| 機器學習基石PTT. 建議先修完老師的「機器學習基石」再來修老師的技法首先是比較容易加... 漂亮的古典Machine Learning方法-- ※ 發 ... ... <看更多>
林軒田機器學習ptt 在 Re: [問題]機器學習技法- NTUcourse - PTT網頁版 的美食出口停車場
引述《paddyzb (Leeptpt)》之銘言： : 請問林軒田老師的機器學習基石今年還會開嗎？ : 看以往都是開在上學期: 但是今年到現在好像都還沒有消息的樣子 Please check our ... ... <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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