课程主页: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations
機器學習基石上（Machine Learning Foundations）—數學基礎
近年來，機器學習（Machine Learning）已成為科技領域的一個熱門話題，無論是在商業還是日常生活中，都有越來越多的應用。Coursera上有一門課程—《機器學習基石上：數學基礎》，這是一個非常基礎而又富有挑戰性的課程，對於想要學習機器學習的同學來說，不可或缺。
課程概覽
這個課程主要側重於數學工具，對於機器學習的不同應用進行全面介紹。課程分為八個講座，從基本概念開始導入，再逐步深入到學習理論和可行性分析等方面。
課程內容分解
- 第一講：學習問題 – 機器學習是什麼以及它與其他領域的聯繫。
- 第二講：是/否的回答學習 – 首個學習算法，通過數據自適應搜索最合適的決策邊界。
- 第三講：學習的類型 – 重點在二元分類及回歸。
- 第四講：學習的可行性 – 強調在統計數據充足時學習的準確性。
- 第五講：訓練與測試 – 訓練過程中假設選擇的成本與有效選擇的增長函數。
- 第六講：泛化理論 – 測試誤差如何隨著數據量的增加而逼近訓練誤差。
- 第七講：VC維度 – 有限模型複雜性、足夠數據及低訓練誤差下的學習。
- 第八講：噪聲與誤差 – 在噪聲環境中學習的可能性。
為什麼推薦這個課程？
這門課程不僅提供了豐富的數學基礎知識，加深了對機器學習的理解，還幫助學生打下扎實的學術基礎。對於剛開始接觸機器學習的學生來說，這是一個從理論走向實踐的重要一步。
不論你是數學基礎薄弱，還是想進一步強化自己的數學分析能力，《機器學習基石上：數學基礎》都能滿足你的需要。作為機器學習的根基，掌握這些數學工具將使你在日後的學習和應用中受益無窮。
結語
如果你有興趣深入學習機器學習，特別是在數學理論方面，我非常推薦《機器學習基石上：數學基礎》課程。這門課不僅能讓你獲得基礎理論知識，還會激發你對機器學習的興趣，幫助你走上更高層次的學習之路！
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