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機器學習基石 [week 1]

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EroicaCMCS 发表于 2013-11-26 13:30:31 | 显示全部楼层 |阅读模式

[Coursera]機器學習基石 (Machine Learning Foundations) #1 - 2013-11-25@国立台湾大学

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本帖最后由 EroicaCMCS 于 2013-12-6 13:01 编辑

1.png
中文的机器学习课程,台湾大学最受欢迎的课程之一。
用Learning From Data作为教材(就是edX上Caltech开的那门课Yaser S. Abu-Mostafa写的书)
看了下大纲,和Andrew的ML课相比可能更理论更数学,差别还是挺大的。但是和Caltech那门课差不多。课程链接:https://www.coursera.org/course/ntumlone


授課大綱Each of the following items correspond to approximately one hour of video lecture. [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 [雜訊一錯誤]

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]



Caltech那门课的大纲差不多,课程的logo都差不多。下面是edX上Caltech那门课的大纲:
  • Lecture 1: The Learning Problem
  • Lecture 2: Is Learning Feasible?
  • Lecture 3: The Linear Model I
  • Lecture 4: Error and Noise
  • Lecture 5: Training versus Testing
  • Lecture 6: Theory of Generalization
  • Lecture 7: The VC Dimension
  • Lecture 8: Bias-Variance Tradeoff
  • Lecture 9: The Linear Model II
  • Lecture 10: Neural Networks
  • Lecture 11: Overfitting
  • Lecture 12: Regularization
  • Lecture 13: Validation
  • Lecture 14: Support Vector Machines
  • Lecture 15: Kernel Methods
  • Lecture 16: Radial Basis Functions
  • Lecture 17: Three Learning Principles
  • Lecture 18: Epilogue





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nibuxing 发表于 2013-11-27 02:58:07 | 显示全部楼层
看了一下,先修只要微分,线性代数,统计,和一定的coding能力~不知道能否跟上,想试试
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-11-27 16:46:24 | 显示全部楼层

这门课的coding比较有意思,主要是用来模拟的,用任意自己熟悉的语言都行。
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xnature 发表于 2013-11-28 02:55:45 | 显示全部楼层
那个以色列人在youtube上也有视频
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readman 发表于 2013-11-28 19:07:06 | 显示全部楼层
我也报了这个了...这老师超级牛啊..而且讲课寓教于乐

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Howie 发表于 2013-11-28 22:51:10 | 显示全部楼层
我也报了这个课程。。

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王了个帅 发表于 2013-11-29 22:18:46 | 显示全部楼层
顶。一起学习
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MosesZhou 发表于 2013-11-30 01:22:27 | 显示全部楼层
我也加了这门课程,用户名是Muqing Zhou~希望能多多讨论~吼吼~
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readman 发表于 2013-12-1 23:33:43 | 显示全部楼层
小时候没学过矩阵,中么办?
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-12-1 23:38:23 | 显示全部楼层
本帖最后由 EroicaCMCS 于 2013-12-1 23:42 编辑
readman 发表于 2013-12-1 23:33
小时候没学过矩阵,中么办?

额。。随便找一本线性代数的书,把前三章看了,再刷刷习题就行。
这里对线性代数要求不高的,顶多就是矩阵相乘、求逆。


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readman 发表于 2013-12-2 08:39:02 | 显示全部楼层
EroicaCMCS 发表于 2013-12-1 23:38
额。。随便找一本线性代数的书,把前三章看了,再刷刷习题就行。
这里对线性代数要求不高的,顶多就是矩 ...

。。别随便啊。。求大神推荐
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-12-2 12:13:44 | 显示全部楼层
readman 发表于 2013-12-2 08:39
。。别随便啊。。求大神推荐

非大神。。。。
线性代数经典的书很多,但那些都是给数学系看的,特别是以后专门做代数的人看的。一般的了解真的什么书都差不多的。
MIT OCW上有一门18.06 Linear Algebra,网上评价很高。视频网易公开课上都有。
课程链接如下:
http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/
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readman 发表于 2013-12-2 13:05:02 | 显示全部楼层
EroicaCMCS 发表于 2013-12-2 12:13
非大神。。。。
线性代数经典的书很多,但那些都是给数学系看的,特别是以后专门做代数的人看的。一般的 ...

恩。。我看看 谢谢啊
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nibuxing 发表于 2013-12-7 12:19:36 | 显示全部楼层
作业的coding主要是用来模拟,一点头绪都没啊,能不能给点Hints.
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-12-7 20:30:35 | 显示全部楼层
nibuxing 发表于 2013-12-7 12:19
作业的coding主要是用来模拟,一点头绪都没啊,能不能给点Hints.

具体哪一题?
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nibuxing 发表于 2013-12-7 22:45:38 | 显示全部楼层
EroicaCMCS 发表于 2013-12-7 20:30
具体哪一题?

比如16题
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-12-7 23:13:08 | 显示全部楼层
本帖最后由 EroicaCMCS 于 2013-12-7 23:14 编辑

对每一次实验:
1 平面上随机生成一条直线,然后在直线两边随机生成点,一边的点记为1,一边记为0
2 用PLA对这些点分类,看要迭代多少次,记下迭代次数
重复这样的实验2000次,求均值就行了
P.S. 这门课作业题目跟Caltech那门都是一样的。。。。至少这一题是,之前做过有印象
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nibuxing 发表于 2013-12-8 00:33:20 | 显示全部楼层
EroicaCMCS 发表于 2013-12-7 23:13
对每一次实验:
1 平面上随机生成一条直线,然后在直线两边随机生成点,一边的点记为1,一边记为0
2 用 ...

原来如此!多谢
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pureds 发表于 2013-12-16 22:18:40 | 显示全部楼层
看到这个作业和他给台大本校修这个课学生的作业时一样的;再吐槽下作业的评分规则,在截止日期前是看不到反馈,这招儿够狠啊
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 楼主| EroicaCMCS 发表于 2013-12-16 22:33:00 | 显示全部楼层
pureds 发表于 2013-12-16 22:18
看到这个作业和他给台大本校修这个课学生的作业时一样的;再吐槽下作业的评分规则,在截止日期前是看不到反 ...

我怎么觉得这门课和caltech在edX上那门很雷同啊
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