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NTU-HsuanTienLin-MachineLearning

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课程介绍

**大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔者将把这门课的所有视频、笔记、书籍等详细资料分享给大家。

首先附上这门课的主页：

Hsuan-Tien Lin 机器学习基石

课程视频在B站上可以直接观看哦～这里附上传送门：

机器学习基石（林轩田）

课程内容

这门课主要涉及机器学习关键问题的四个方面：

  • When Can Machine Learn?

  • Why Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn?

  • How Can Machine Learn Better?

其中每个方面包含4节课，总共有16节课。具体所有课程内容如下：

  • When Can Machine Learn?

    • The Learning Problem

    • Learning to Answer Yes/No

    • Types of Learning

    • Feasibility of Learning

  • Why Can Machine Learn?

    • Training versus Testing

    • Theory of Generalization

    • The VC Dimension

    • Noise and Error

  • How Can Machine Learn?

    • Linear Regression

    • Logistic Regression

    • Logistic Regression

    • Nonlinear Transformation

  • How Can Machine Learn Better?

    • Hazard of Overfitting

    • Regularization

    • Validation

    • Three Learning Principles

资源汇总

笔者在学习这门课的过程中整理了各种课程资源，包括视频、笔记、书籍等。具体如下：

课程视频

完整的16节课程视频都存放在百度云盘上，方便转存、下载。包括视频对应的教学ppt（pdf形式）。

链接：https://pan.baidu.com/s/1yTAcp1hAAbijGf7heLBWeg 密码：jdhe

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课程笔记

这是笔者最用心整理也是花的时间最多的，读者可以边看视频边看我的笔记，希望能给读者提供微薄之力。所有精炼笔记都已发布在个人主页上。但是为了便于大家线下阅读，特此将笔记的md文件和pdf文件全都发布在github上，可供查阅和打印。

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课程书籍

林轩田机器学习基石这门课有一个配套教材：《Learning From Data》，林轩田也是编者之一。这本书的主页为：

Learning From Data

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豆瓣上关于这本书的评分高达9.4，还是很不错的，值得推荐！可以配套视频一起学习。

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最后

如果觉得我的分享对你有用，那么就star一下吧～同时，也欢迎大家关注我的微信公众号：AI有道（ID: redstonewill）。我会一如既往发布更多更好的文章给大家！一起学习，共同进步！

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