人工智能入门教程《机器学习基石》视频中文讲课+课件资料

时间:2019-5-2 作者:xuexi

人工智能入门教程《机器学习基石》视频中文讲课+课件资料
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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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人工智能学习路线
以下的每個小項目對應到約一小時的線上課程
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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