機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

所在平台: CourseraArchive

课程类别: 其他类别

大学或机构: CourseraNew

课程主页: https://www.coursera.org/archive/machine-learning-techniques

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课程详情

The course extends the fundamental tools in "Machine Learning Foundations" to powerful and practical models by three directions, which includes embedding numerous features, combining predictive features, and distilling hidden features. [這門課將先前「機器學習基石」課程中所學的基礎工具往三個方向延伸為強大而實用的工具。這三個方向包括嵌入大量的特徵、融合預測性的特徵、與萃取潛藏的特徵。]

课程大纲

第一講：Linear Support Vector Machine
第二講：Dual Support Vector Machine
第三講：Kernel Support Vector Machine
第四講：Soft-Margin Support Vector Machine
第五講：Kernel Logistic Regression
第六講：Support Vector Regression
第七講：Blending and Bagging
第八講：Adaptive Boosting
第九講：Decision Tree
第十講：Random Forest
第十一講：Gradient Boosted Decision Tree
第十二講：Neural Network
第十三講：Deep Learning
第十四講：Radial Basis Function Network
第十五講：Matrix Factorization
第十六講：Finale

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课程简介

The course extends the fundamental tools in "Machine Learning Foundations" to powe