1. 了解機器學習的理論與基礎，從二元分類與線性模型出發，了解模型的概念與學習的過程。
2. 熟悉機器學習模型訓練的方法，以及過度擬合問題的解決方式。
3. 比較邏輯回歸與梯度下降方法的概念，作為基礎方法的改進，並引導深度學習模型的概念意涵。
江振國 老師
教師簡介：
學歷：國立清華大學資訊工程博士
專長：電腦視覺、機器學習、多媒體處理分析
Chen-Kuo Chiang is an assistant professor at the Department of Computer Science and Information Engineering, National Chung Cheng University University, Taiwan. He received his Ph.D degree in computer science department at National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan. He was a software engineer at Institute of Information Industry. His research interests include computer vision, machine learning, pattern recognition and image processing.
單元 1:線性迴歸問題、線性迴歸演算法、線性分類 vs. 線性迴歸
單元 2:線性迴歸與非線性轉換、非線性轉換步驟、非線性轉換的成本
單元 3:結構化假設集、過度擬合問題的危害、過度擬合問題的案例分析
單元 4:影響過度擬合問題的因素、處理過度擬合問題的方法
單元 5:模型訓練的交叉驗證、K-fold Cross Validation交叉驗證
單元 6:迴歸模型的正規化、正規化迴歸問題的矩陣形式
單元 7:邏輯迴歸問題、邏輯迴歸的損失函數
單元 8:邏輯回歸損失函數的梯度、梯度下降法解邏輯回歸模型
單元 9:二元分類的線性模型、隨機梯度下降
本課程共計9週，每週學習活動包括瀏覽教學影片與進行隨堂測驗。
*智慧計算及應用系列課程包括機器學習理論與基礎、深度模糊計算及應用、深度類神經計算及應用共3門課程，建議一起選修。
課程及格標準： 60 分 滿分： 100分
1. 線性代數
2. 微積分
3. 最佳化方法
本課程證書費用：500元
如何申請證書？
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