edu磨課師+ 深度機器學習及應用 影音教學 中文發音 繁體中文版(2DVD)
內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立中正大學
課程發展年度:2021
課程類別:資訊工程_電腦
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。
【先備能力】
1. 線性代數 2. 微積分 3. 最佳化方法
【學習目標】
1.了解機器學習的理論與基礎，從二元分類與線性模型出發，了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。
課程內容:
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
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
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
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
012_2.5-模型訓練的交叉驗證.mp4
013_2.6-K-fold-Cross-Validation交叉驗證.mp4
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
016_3.1-邏輯迴歸問題.mp4
017_3.2-邏輯迴歸的損失函數.mp4
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
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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