课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-techniques
《機器學習技法》是Coursera上的一門進階課程，旨在幫助學員擴展在《機器學習基石》課程中所學的基本工具，進而掌握強大而實用的模型。課程內容涵蓋多個主題，從支持向量機到神經網絡，再到深度學習，涉及的技術範疇廣泛，適合已具備一定基礎的學習者。
課程的 syllabics 從第一講到第十六講，詳細介紹了各種機器學習技術的核心概念和實踐應用。例如，在第一講中，學員將學習更強健的線性分類器，並透過二次規劃來解決問題。而在後續的講座中，則引入了核心的支持向量機和概率模型，如核邏輯回歸和支持向量回歸，幫助學員理解如何處理複雜的數據結構。
另一個引人注目的部分是關於集成學習的講解，如融合和袋裝技術，這些都能顯著提升模型的表現。此外，課程還提到了決策樹、隨機森林及梯度提升決策樹的內容，讓學員更深入了解如何應用這些模型於實際的數據分析中。
在最後的綜合講座中，學員將從特徵利用、錯誤優化和過擬合消除的角度回顧整個課程內容，幫助學員掌握機器學習在實際應用中的重要性。整體來說，《機器學習技法》不僅理論深入，還包含了與實際應用密切相關的案例，非常適合有志於進一步掌握機器學習技術的學員。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-techniques