為什麼這篇林軒田機器學習ptt鄉民發文收入到精華區:因為在林軒田機器學習ptt這個討論話題中,有許多相關的文章在討論,這篇最有參考價值!作者vincent70341 (LauDa)看板NTUcourse標題[評價] 林軒田 機器學習基石...
林軒田機器學習ptt 在 ? 李婷婷。???? ? Instagram 的最佳解答
2020-12-04 16:03:59
林軒田的機器學習好難🤣🤣🤣 補課中快睡著來發文提振精神。。。 . . . #少女 #外拍 #寫真 #人像 #學生 #台灣 #jk #女子高校生 #taiwan #臺灣 #model #jp_portrait部 #攝影 #制服 #人像攝影 #人像摄影 #美少女図鑑 #日系 #小清新 #膠片攝影 #...
※ 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:
105-1 (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!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.63.40
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1485708897.A.E49.html
※ 編輯: vincent70341 (1.160.63.40), 01/30/2017 00:56:00