KazenoyumeChen 评论了课程: 機器學習基石 (Machine Learning Foundations)

2015-02-07 15:58

这门课是我目前上过Machine Learning方面最好最系统的课程。

首先，跟Andrew Ng在Coursera上的Machine Learning相比，它讲得更加的深入，比如在刚开始的时候就讲了一些统计学习方面的知识，像VC Bound和noise。而在后来讲linear model的时候，林老师一再解释这些模型的物理含义，同时又对比了这些模型的相似和不相似之处。

这门课程的大概知识体系是这样的：
1. 什么时候才能用机器学习。
2. 机器学习为什么能学到东西，这里重点推导了泛化误差的上界。
3. 机器学习的简单算法，像linear regression、perceptron、logistic regression。
4. 机器学习的tricks，这节比较重点地介绍了regularization。

跟之前我所上过的ML相比，这课程cover的内容更少，但是讲解得更加深入。这课程每两周都会有一次作业，作业较难而且量相当的大，不过做完之后会实现这些常用的机器学习算法，有一种廓然开朗的感觉。

最后再说一下，林老师的幽默例子才是这门课程的学习重点。 :)

Cloud Computing Concepts (CourseraArchive) 1 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: 5 weeks

主页: https://www.coursera.org/course/cloudcomputing

简介: Learn core distributed computing concepts that underlie today’s and tomorrow’s cloud computing systems.

db: Introduction to Databases (Stanford Online) 1 个评论 关注

开始时间: 04/22/2022 持续时间: 未知

主页: https://class.stanford.edu/courses/Engineering/db/2014_1/about

简介: "Introduction to Databases" was one of Stanford's inaugural three massive open online courses in the fall of 2011 and was offered again in early 2013. January 2014 will mark its third offering. The course includes video lectures and demos with in-video quizzes to check understanding, in-depth standalone quizzes, a wide variety of automatically-checked interactive programming exercises, midterm and final exams, a discussion forum, optional additional exercises with solutions, and pointers to readings and resources. Taught by Professor Jennifer Widom, the curriculum draws from Stanford's popular Introduction to Databases course.