林轩田机器学习课程

最新推荐文章于 2025-10-15 13:32:18 发布
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本课程涵盖了机器学习的基础理论及实用技术，提供详细的讲义和视频教程，适合初学者和进阶者深入学习。
台湾大学林轩田教授机器学习基石课程理解及python实现----PLA
qq_30537063的博客
07-11 1万+
最近在班主任的带领下，开始观看台湾大学林轩田教授的机器学习基石课程，虽然吧，台湾人，汉语说得蛮6，但是还是听着怪怪的，不过内容非常值得刚刚入门的机器学习小白学习，话不多说，直接进入正题。 1.基本介绍 （貌似这里一般是应该背景介绍，但是，历史吗，自己去百度吧） （1）preceptron 翻译中文叫做感知器，如果你之前听说过神经网络的，它其实就是网络中的一个神经元，它自身的作用非常小，只能
台大林轩田机器学习基石资源汇总 精炼笔记.zip
01-06
台大林轩田机器学习基石资源汇总 精炼笔记台大林轩田机器学习基石资源汇总 精炼笔记台大林轩田机器学习基石资源汇总 精炼笔记
林轩田机器学习
04-11
林轩田的机器学习课的文档，完整讲述了机器学习的所有模型。
快速上手大模型：机器学习1（机器学习概要、Jupyter Notebooks使用）
最新发布
weixin_45728280的博客
10-15 964
本文介绍了机器学习基础概念与开发环境搭建。首先定义机器学习为计算机通过经验自主提升任务表现的能力，并举例说明。其次将学习算法分为监督学习（回归/分类）、无监督学习（聚类/异常检测）及其他类型。最后详细讲解在VSCode中配置Python虚拟环境并安装Jupyter Notebook的步骤，包括Python版本确认、依赖安装、环境激活及解释器设置等操作指南，为后续机器学习实践提供开发环境支持。全文以跳棋游戏和肿瘤分类为例，帮助读者快速理解机器学习核心概念。
台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记3 -- Types of Learning
红色石头的专栏
05-02 8005
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法：PLA。PLA能够在平面中选择一...
机器学习基石-林轩田-第一周笔记
Yang-wy
05-20 469
Lecture 01 - The Learning Problem When Can Machine Learn ? Why Can Machine Learn ? How Can Machine Learn ? How Can Machine Learn Better ? What is Machine Learning 什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能...
台湾大学林轩田机器学习课程笔记精要
资源摘要信息:"台湾大学-林轩田-机器学习笔记"是一套系统而深入的机器学习教学资料，涵盖了从基础理论到高级技术的完整知识体系，广泛适用于初学者与进阶学习者。该笔记分为两大核心部分：《机器学习基石》与《机器...
《台大林轩田机器学习基石课程习题解答内容整理》
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5630d5b00377 《台大林轩田机器学习基石课程习题解答内容整理》（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
精选资源
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
林轩田和吴恩达的《机器学习基石》课程笔记详细地涵盖了机器学习领域的基础理论和核心概念。林轩田在课程中细致地讲解了机器学习中的关键问题，包括学习问题的本质、如何对Yes-No问题进行学习、不同类型的学习方法、...
林轩田 机器学习基石 pdf课件
04-23
《林轩田 机器学习基石》是一门深入探讨机器学习基础理论与实践的课程，由知名学者林轩田教授主讲。PDF课件包含了课程的上下两个部分，旨在为学习者构建坚实的机器学习理论基础，并指导如何将这些理论应用于实际问题...
Coursera 平台林轩田教授主讲的机器学习课程
08-17
在Coursera平台上学习机器学习课程，学员不仅可以获取林轩田教授的专业知识，还可以通过在线论坛与来自全球的其他学习者交流心得，共同探讨学习中遇到的问题。此外，完成课程学习后，学员可以获得由林轩田教授和所在...
机器学习基石2-Learning to Answer Yes-No
weixin_30252155的博客
03-14 254
注： 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田《机器学习基石》课程。 笔记原作者：红色石头 微信公众号：AI有道 上节课，简述了机器学习的定义及其重要性，并用流程图的形式介绍了机器学习的整个过程：根据模型\(\mathcal{H}\)，使用演算法\(\mathcal{A}\)，在训练样本\(\mathcal{D}\)上进行训练，得到最好的\(h\)，其对应的\(g\)就是我们最后需要的机器学习的模型函...
林轩田机器学习基石（Machine Learning Foundation）
不积跬步，无以至千里
01-12 1405
第一课 机器学习问题 什么是机器学习？ 什么是“学习”？学习就是人类通过观察、积累经验，掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字，就是学习的过程。而机器学习（Machine Learning），顾名思义，就是让机器（计算机）也能向人类一样，通过观察大量的数据和训练，发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。 机器学习可以被定义为：Improving some perfo...
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记1 -- Linear Support Vector Machine
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红色石头的专栏
06-21 1万+
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 关于台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程，我们已经总结了16节课的笔记。这里附上基...
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记3 -- Kernel Support Vector Machine
红色石头的专栏
06-30 6510
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 上节课我们主要介绍了SVM的对偶形式，即dual SVM。Dual SVM也是一个二次...
【林轩田】机器学习基石（五）——训练和测试
sjz_hahalala479的博客
08-02 1280
Lecture 5 Training versus Testing ppt video Recap and Preview 回顾和预习 Recap 上节课我们讲到了，如果假设空间集是有限的，空间集大小设为MMM；当训练样本数NNN足够大时；对于演算法AAA选择的任何ggg，我们都可以认为Eout(g)≃Ein(g)Eout(g)≃Ein(g)E_{out}(g) \sime...
机器学习技法-林轩田-课程总结
cuixuange的博客
01-18 621
https://github.com/cuixuage/Machine_Learning Lecture Directory How can machines learn by Embedding numerous features 1.线性SVM,推导非条件目标,QP求解 2.对偶SVM,非线性问题消除Z域d+1依赖 3.kernel trick仅在X域计算 4.soft-margin,ξn ...
林轩田机器学习 | 机器学习技法课程笔记9 --- Decision Tree
sdu_hao的博客
12-31 451
上节课我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重(数据集中每个样本的采样频率)，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的假设 g不是特别好(只要比乱选好点)，经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍 一种新的aggrega...
林轩田机器学习基石1：机器学习问题（The Learning Problem）
阿里巴巴算法工程师
01-05 518
欢迎关注公众号-AI圈终身学习。 公众号首页回复“机器学习”查看所有系列文章。 机器学习基石课程大概八周，分为四个部分： When Can Machines Learn? Why Can Machines Learn? How Can Machines Learn? How Can Machines Learn Better? 课程主页: http://www.csie.ntu.edu....
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