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臺灣大學林軒田機器學習經典課程：「機器學習基石」和「機器學習技法」。課程由淺入深、內容全面，基本涵蓋了機器學習領域的很多方面，還包括了機器學習一些經典算法，包括支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等。

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——AI有道 · 紅色石頭

精煉筆記

機器學習基石：

【1】The Learning Problem

【2】Learning to Answer Yes/No

【3】Types of Learning

【4】Feasibility of Learning

【5】Training versus Testing

【6】Theory of Generalization

【7】The VC Dimension

【8】Noise and Error

【9】Linear Regression

【10】Logistic Regression

【11】Linear Models for Classification

【12】Nonlinear Transformation

【13】Hazard of Overfitting

【14】Regularization

【15】Validation

【16】Three Learning Principles

機器學習技法：

【1】Linear Support Vector Machine

【2】Dual Support Vector Machine

【3】Kernel Support Vector Machine

【4】Soft-Margin Support Vector Machine

【5】Kernel Logistic Regression

【6】Support Vector Regression

【7】Blending and Bagging

【8】Adaptive Boosting

【9】Decision Tree

【10】Random Forest

【11】Gradient Boosted Decision Tree

【12】Neural Network

【13】Deep Learning

【14】Radial Basis Function Network

【15】Matrix Factorization

【16】Finale

福利！筆者已經為大家準備好了機器學習「基石」和「技法」的所有精煉筆記的pdf文件，方便大家打印閱讀。獲取pdf文件很簡單，公眾號后臺直接回復「林軒田」即可獲得云盤鏈接！趕緊領取吧。

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總結

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