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title: 機器學習基石上&下筆記
tags: [機器學習基石]

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機器學習基石上&下筆記
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- [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~
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機器學習技法筆記
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- [轉接](https://hackmd.io/@ShawnNTU-CS/r1kn_Nqhh)


16 週課程
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- [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)

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16 週實體課程
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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
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- [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
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- [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
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無

作業心得/紀錄/提供思路
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- [HW1]()
- [HW2]()
- [HW3]()
- [HW4]()








