臺灣全民學習平台 機器學習理論與基礎 講師:江振國 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
臺灣全民學習平台機器學習理論與基礎講師:江振國影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)內容說明:
機器學習是近年來人工智慧領域非常重要的方法，在影像辨識、語音處理、文字辨識等領域皆有卓越的成效。
本課程將從機器學習的二元分類、線性迴歸出發，從方法的源頭入門，探究機器學習方法的意涵、概念與相互關係，從而能夠引導至更高階的機器學習方法。

課程目標
1.瞭解機器學習的理論與基礎，從二元分類與線性模型出發，瞭解模型的概念與學習的過程。
2.熟悉機器學習模型訓練的方法，以及過度擬合問題的解決方式。
3.比較邏輯回歸與梯度下降方法的概念，作為基礎方法的改進，並引導深度學習模型的概念意涵。

授課教師
江振國老師教師簡介：學歷：國立清華大學資訊工程博士專長：電腦視覺、機器學習、多媒體處理分析Chen-KuoChiangisanassistantprofessorattheDepartmentofComputerScienceandInformationEngineering,NationalChungChengUniversityUniversity,Taiwan.HereceivedhisPh.DdegreeincomputersciencedepartmentatNationalTsingHuaUniversity,Hsinchu,Taiwan.HewasasoftwareengineeratInstituteofInformationIndustry.Hisresearchinterestsincludecomputervision,machinelearning,patternrecognitionandimageprocessing.課程內容:
00_教材
001_第1單元_教材_更正版.pdf
002_第2單元_教材.pdf
003_第3單元_教材.pdf
004_3.7-3.8_教材.pdf

01_線性迴歸問題、線性迴歸演算法、線性分類vs線性迴歸09月23日-09月29日
001_1.1線性迴歸問題.mp4
002_1.2線性迴歸演算法.mp4
003_1.3線性迴歸vs.線性分類.mp4

02_線性迴歸與非線性轉換、非線性轉換步驟、非線性轉換的成本09月30日-10月6日
004_1.4線性迴歸與非線性轉換.mp4
005_1.5非線性轉換步驟.mp4
006_1.6非線性轉換的成本.mp4

03_結構化假設集、過度擬合問題的危害、過度擬合問題的案例分析10月7日-10月13日
007_1.7結構化假設集.mp4
008_2.1過度擬合問題的危害.mp4
009_2.2過度擬合問題的案例分析.mp4

04_影響過度擬合問題的因素、處理過度擬合問題的方法10月14日-10月20日
010_2.3影響過度擬合問題的因素.mp4
011_2.4處理過度擬合問題的方法.mp4

05_模型訓練的交叉驗證、K-foldCrossValidation交叉驗證10月21日-10月27日
012_2.5模型訓練的交叉驗證.mp4
013_2.6K-foldCrossValidation交叉驗證.mp4

06_迴歸模型的正規化、正規化迴歸問題的矩陣形式10月28日-11月3日
014_2.7迴歸模型的正規化.mp4
015_2.8正規化迴歸問題的矩陣形式.mp4

07_邏輯迴歸問題、邏輯迴歸的損失函數11月4日-11月10日
016_3-1邏輯迴歸問題.mp4
017_3.2邏輯迴歸的損失函數.mp4

08_邏輯回歸損失函數的梯度、梯度下降法解邏輯回歸模型11月11日-11月17日
018_3.3邏輯迴歸損失函數的梯度.mp4
019_3.4以梯度下降法解邏輯迴歸模型.mp4

09_二元分類的線性模型、隨機梯度下降11月18日-11月24日
020_3.5二元分類的線性模型.mp4
021_3.6隨機梯度下降.mp4
022_3.7通過邏輯迴歸解多類別分類問題.mp4
023_3.8通過二元分類解多類別分類問題.mp4
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