機器學習基石上&下筆記 === - [導覽頁面](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/BJVnW49nn) :::warning 此筆記用途為複習用、補充些許內容、以及敘述講義未寫的老師口述重點，還有個人對於某些內容的理解。 使用前必須先上過林軒田教授所開授的 - [機器學習基石上](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations) - [機器學習基石下](https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations) 或者在學習過程若有疑惑也可翻閱此筆記，也可以同時搭配講義內容。 或許有我所提供的觀點以幫助理解~ ::: 機器學習技法筆記 --- - [轉接](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/r1kn_Nqhh) 16 週課程 --- - [第一週 什麼是機器學習](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/Hy5rO_722) - [第二週 Perceptron Learning Algorithm](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/H1r9iOZYn) - [第三週 機器學習的種類](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/HklWEimn2) - [第四週 能不能學到東西](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/BybII0m2h) - [第五週 Training versus Testing](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/HyOBOkTm2) - [第六週 Hoeffding’s Inequality](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/SJ1lYy0Xn) - [第七週 VC Dimension](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/BkzudgV22) - [第八週 Noise & Error](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/rkxLcbNhh) - [第九週 Linear Regression](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/ryXNKME3h) - [第十週 Logistic Regression](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/Syyx9mE33) - [第十一週 Linear Models for Classification](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/HJLqw44hh) - [第十二週 Nonlinear Transformation](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/H1_JSSN23) - [第十三週 Hazard of Overfitting](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/HyDPXvEn2) - [第十四週 Regularization](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/B1Be6DN3n) - [第十五週 Validation](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/BJOIl7Hh3) - [第十六週 Three Learning Principles](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/r187rHrnh) --- 16 週實體課程 --- :::warning 這是林軒田老師於 2023 年秋季在台大開的實體課程，以下筆記為老師為近年資訊的更新所新增的延伸內容 ::: - [第一週 什麼是機器學習-延伸](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/S1GYG8yJT) - [第二週 Perceptron Learning Algorithm]() - [第三週 機器學習的種類]() - [第四週 能不能學到東西]() - [第五週 Training versus Testing]() - [第六週 Hoeffding’s Inequality]() - [第七週 VC Dimension]() - [第八週 Noise & Error]() - [第九週 Linear Regression]() - [第十週 Logistic Regression]() - [第十一週 Linear Models for Classification]() - [第十二週 Nonlinear Transformation]() - [第十三週 Hazard of Overfitting]() - [第十四週 Regularization]() - [第十五週 Validation]() - [第十六週 Three Learning Principles]() 待填的坑 --- - [第六週](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/SJ1lYy0Xn) 最後推導 Vapnik-Chervonenkis (VC) bound 的過程 - [第九週](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/ryXNKME3h) 使用線性代數解釋 Linear Regression 是否有學會的部分 施工區 --- 無 作業心得/紀錄/提供思路 --- - [HW1]() - [HW2]() - [HW3]() - [HW4]()
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