Các thông báo
0.1.1 Welcome to Supervised Machine Learning
0.1.2 Video Introduction
0.1.2 Introduction slides
0.1.3 Meet your teachers
0.1.4 Course Reading Material
2.1.1 Overview Regression
2.1.2 Reading Material
2.2.1 Predicting the Number of Sales Using Regression
2.2.2 What is a “Good” Regression Model? MSE, MAE
2.2.3 Regression: MSE versus MAE
2.3.1 Outliers in Regression
2.3.2 What if y is Nonlinear? KNN Regression
3.1.1 Overview Classification
3.1.2 Reading Material
3.2.1 Terminology & Basics
3.2.2 Building a “Simple” Classifier Using Histograms
3.2.3 The Bayes Error
3.3.1 Building a “Simple” Classifier Using Nearest Means
3.3.2 Building a “Simple” Classifier Using Nearest Neighbours
3.3.3 How to use the KNN Classifier in Practice
4.1.1 Overview Training Models
4.1.2 Reading Material
4.2.1 The Basics of Gradient Descent – Part 1
4.2.2 The Basics of Gradient Descent – Part 2
4.2.3 The Basics of Gradient Descent – Part 3
4.2.4 The Basics of Gradient Descent – Part 4
4.3.1 Three Variants of Gradient Descent
4.3.2 How to use Gradient Descent in Practice?
4.4.1 Why do we need Logistic Regression?
4.4.2 Basics of Logistic Regression
5.1.1 Overview Overfitting
5.1.2 Reading Material
5.2.1 How to use Linear Models for Nonlinear Tasks?
5.2.2 How Flexible? Bias Variance Decomposition, Underfitting, Overfitting
5.2.3 Complexity Curves, Features Curves, how to Tune Complexity?
5.2.4 Learning Curve: How Much Data do we Need?
6.1.1 Overview Cross Validation & Regularization
6.1.2 Reading Material
6.2.1 Cross-Validation
6.2.2 Cross Validation & Hyperparameter Tuning/ Model Selection
6.3.1 Improving the Linear Model
6.3.2 Ridge Regression
6.3.3 Lasso
6.3.4 Ridge Regression versus Lasso
7.1.1 Overview Classifier Evaluation
7.1.2 Reading Material
7.2.1 What is “Good” Accuracy?
7.2.2 Confusion Matrix
7.2.3 ROC Curves
8.1.1 Overview Support Vector Machines
8.1.2 Reading Material
8.2.1 Basics of SVMs, Hard-Margin SVM – Part 1
8.2.2 Basics of SVMs, Hard-Margin SVM – Part 2
8.3.1 Soft-Margin SVM
8.3.2 Kernels
9.1.1 Overview Decision Trees
9.1.2 Reading Material
9.2.1 Basics
9.2.2 Terminology and Training with CART
9.2.3 Overfitting and Other Pros and Cons of Decision Trees
10.1.1 Summary
10.1.2 Continue Your Learning Experience
Chứng chỉ hoàn thành khóa học
Xem Thêm
Các thông báo
0 phút
Các thông tin phổ biến và các thông báo
Bắt đầu ngay
0.1.1 Welcome to Supervised Machine Learning
0 phút

Machine learning classification and regression techniques have the potential to be used in various engineering disciplines. These machine learning models allow you to make predictions for a category (classification) or for a number (regression) given sensor data, and can be used in, for example, predicting properties of objects (such as their weight or shape).

Bắt đầu ngay
0.1.2 Video Introduction
0 phút

In this video, we briefly give an overview of the topics covered in the MOOC Supervised Machine Learning and a follow-up MOOC AI skills: Introduction to Unsupervised, Deep and Reinforcement Learning

Bắt đầu ngay
0.1.2 Introduction slides
0 phút

Introduction to Supervised Machine Learning

Bắt đầu ngay
0.1.3 Meet your teachers
0 phút

Dr. Tom Viering is an assistant professor with a focus on education in the Pattern Recognition and Bio-Informatics research group in the Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science at the TU Delft.

Hanne Kekkonen obtained her PhD in applied mathematics at the University of Helsinki in 2016. After graduation she continued her research on statistical inverse problems as a research fellow at the University of Warwick and University of Cambridge.

Bắt đầu ngay
0.1.4 Course Reading Material
0 phút

In the lecture videos in this course we will cover all necessary material. However, perhaps sometimes a video goes to quickly, or you are interested to read more?

Bắt đầu ngay
2.1.1 Overview Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
2.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
2.2.1 Predicting the Number of Sales Using Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
2.2.2 What is a “Good” Regression Model? MSE, MAE
0 phút
Bắt đầu ngay
2.2.3 Regression: MSE versus MAE
0 phút
Bắt đầu ngay
2.3.1 Outliers in Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
2.3.2 What if y is Nonlinear? KNN Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
3.1.1 Overview Classification
0 phút
Bắt đầu ngay
3.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
3.2.1 Terminology & Basics
0 phút
Bắt đầu ngay
3.2.2 Building a “Simple” Classifier Using Histograms
0 phút
Bắt đầu ngay
3.2.3 The Bayes Error
0 phút
Bắt đầu ngay
3.3.1 Building a “Simple” Classifier Using Nearest Means
0 phút
Bắt đầu ngay
3.3.2 Building a “Simple” Classifier Using Nearest Neighbours
0 phút
Bắt đầu ngay
3.3.3 How to use the KNN Classifier in Practice
0 phút
Bắt đầu ngay
4.1.1 Overview Training Models
0 phút
Bắt đầu ngay
4.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
4.2.1 The Basics of Gradient Descent – Part 1
0 phút
Bắt đầu ngay
4.2.2 The Basics of Gradient Descent – Part 2
0 phút
Bắt đầu ngay
4.2.3 The Basics of Gradient Descent – Part 3
0 phút
Bắt đầu ngay
4.2.4 The Basics of Gradient Descent – Part 4
0 phút
Bắt đầu ngay
4.3.1 Three Variants of Gradient Descent
0 phút
Bắt đầu ngay
4.3.2 How to use Gradient Descent in Practice?
0 phút
Bắt đầu ngay
4.4.1 Why do we need Logistic Regression?
0 phút
Bắt đầu ngay
4.4.2 Basics of Logistic Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
5.1.1 Overview Overfitting
0 phút
Bắt đầu ngay
5.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
5.2.1 How to use Linear Models for Nonlinear Tasks?
0 phút
Bắt đầu ngay
5.2.2 How Flexible? Bias Variance Decomposition, Underfitting, Overfitting
0 phút
Bắt đầu ngay
5.2.3 Complexity Curves, Features Curves, how to Tune Complexity?
0 phút
Bắt đầu ngay
5.2.4 Learning Curve: How Much Data do we Need?
0 phút
Bắt đầu ngay
6.1.1 Overview Cross Validation & Regularization
0 phút
Bắt đầu ngay
6.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
6.2.1 Cross-Validation
0 phút
Bắt đầu ngay
6.2.2 Cross Validation & Hyperparameter Tuning/ Model Selection
0 phút
Bắt đầu ngay
6.3.1 Improving the Linear Model
0 phút
Bắt đầu ngay
6.3.2 Ridge Regression
0 phút
Bắt đầu ngay
6.3.3 Lasso
0 phút
Bắt đầu ngay
6.3.4 Ridge Regression versus Lasso
0 phút
Bắt đầu ngay
7.1.1 Overview Classifier Evaluation
0 phút
Bắt đầu ngay
7.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
7.2.1 What is “Good” Accuracy?
0 phút
Bắt đầu ngay
7.2.2 Confusion Matrix
0 phút
Bắt đầu ngay
7.2.3 ROC Curves
0 phút
Bắt đầu ngay
8.1.1 Overview Support Vector Machines
0 phút
Bắt đầu ngay
8.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
8.2.1 Basics of SVMs, Hard-Margin SVM – Part 1
0 phút
Bắt đầu ngay
8.2.2 Basics of SVMs, Hard-Margin SVM – Part 2
0 phút
Bắt đầu ngay
8.3.1 Soft-Margin SVM
0 phút
Bắt đầu ngay
8.3.2 Kernels
0 phút
Bắt đầu ngay
9.1.1 Overview Decision Trees
0 phút
Bắt đầu ngay
9.1.2 Reading Material
0 phút
Bắt đầu ngay
9.2.1 Basics
0 phút
Bắt đầu ngay
9.2.2 Terminology and Training with CART
0 phút
Bắt đầu ngay
9.2.3 Overfitting and Other Pros and Cons of Decision Trees
0 phút
Bắt đầu ngay
10.1.1 Summary
0 phút
Bắt đầu ngay
10.1.2 Continue Your Learning Experience
0 phút
Bắt đầu ngay
Chứng chỉ hoàn thành khóa học
0 phút
Bắt đầu ngay