课程主页: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations
在当今数据驱动的世界中，机器学习已经成为了一个不可或缺的工具，帮助我们从数据中提取有价值的信息。同时，Coursera 上的「机器学习基石下（Algorithmic Foundations）」课程是理解机器学习基本原理的重要一步。本课程是两门姊妹课程中的第二门，主要集中在算法工具的讲解，从而使学习者能够掌握机器学习中的关键方法。
课程内容覆盖了多种基本算法，包括线性回归、逻辑回归、线性分类模型等等。具体来说：
1. **线性回归**：通过解析解快速计算线性假设的权重向量和平方误差，让学习者了解基本的线性模型。
2. **逻辑回归**：使用交叉熵误差进行梯度下降，以获得良好的逻辑假设，是分类问题中的重要工具。
3. **分类的线性模型**：包括二元分类和多类分类的处理，帮助学员掌握分类的基本技巧。
4. **非线性转换**：介绍如何通过非线性特征变换来对线性模型进行扩展。
5. **过拟合的风险**：讨论过拟合现象及其出现原因，帮助学员识别并避免这一常见问题。
6. **正则化**：教会学员如何通过添加正则项来最小化额外误差，从而有效控制模型复杂度。
7. **验证**：学习如何使用交叉验证等技术进行模型选择的过程。
8. **三个学习原则**：强调模型复杂性、数据质量以及学习者自身的专业性。
通过本课程，学习者不仅能够理解这些基础算法的应用，还能够深刻认识到模型在面对真实数据时的潜在风险与挑战。涉及的实用技能和原则，将为未来的机器学习研究和实践奠定坚实的基础。
总的来说，「机器学习基石下（Algorithmic Foundations）」课程内容丰富，理论与实践相结合，适合希望深入了解机器学习算法的学习者。如果您是刚入门或者希望系统学习机器学习的工作人士，这门课程无疑是一个理想的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations