【機器學習】林軒田《機器學習基石》課程學習筆記 總目錄

專欄【機器學習】

【機器學習】林軒田《機器學習基石》課程學習筆記 總目錄

• https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/98482776

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臺灣大學林軒田老師的《機器學習基石》課程由淺入深、內容全面，基本涵蓋了機器學習領域的很多方面。其作爲機器學習的入門和進階資料非常適合。而且林老師的教學風格也很幽默風趣，總讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。這門課比 Ng 的《Machine Learning》稍難一些，側重於機器學習理論知識。

課程主頁：

Hsuan-Tien Lin 機器學習基石

B站視頻：

https://www.bilibili.com/video/av36731342

配套教材：

配套書籍爲《Learning From Data》，在線書籍主頁：http://amlbook.com/

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目錄

第1章 - The Learning Problem

• 學習筆記 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/98483077

第2章 - Learning to Answer Yes/No

• 學習筆記

第3章 - Types of Learning

• 學習筆記

第4章 - Feasibility of Learning

• 學習筆記

第5章 - Training versus Testing

• 學習筆記

第6章 - Theory of Generalization

• 學習筆記

第7章 - The VC Dimension

• 學習筆記

第8章 - Noise and Error

• 學習筆記

第9章 - Linear Regression

• 學習筆記

第10章 - Logistic Regression

• 學習筆記

第11章 - Linear Models for Classification

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第12章 - Nonlinear Transformation

• 學習筆記

第13章 - Hazard of Overfitting

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第14章 - Regularization

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第15章 - Validation

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第16章 - Three Learning Principles

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