整理記錄一下在 Coursera 修台大資工林軒田老師的機器學習課程心得，分成兩門課上下兩個學期。
2016年2月9日 21:12 UTC+08
拿到台大機器學習技法的證書啦 t.co/AwlAdFgkj0 #coursera # 努力了半年終於解開 Machine Learning 的成就，在技法課中實作了 SVM、AdaBoost、Decision Tree 和 NNet 演算法。
2015年12月28日 21:33 UTC+08
接連兩個機器學習作業實作出 AdaBoost 和 Decision Tree(CART) 及 Random forest (我用Ruby寫)，跟其他模型相比，難得不需要太多數學，感覺簡單多了 XD 另外發現 Python scikit-learn 的 Decision Tree 也是用 CART 演算法，所以也拿來測了一下自己寫的對不對，它還可以把決策樹匯出 Graphviz 圖真是太棒了。 接下來要進入類神經網路了。
2015年11月11日 0:02 UTC+08
交了 Coursera 台大機器學習基石最後一次作業，收穫頗豐，每次作業都寫好久。這堂課比較偏理論，上到第二次作業最理論的時候，差點就要放棄了，好險撐了下來後面講 overfitting 的部分我認為是這堂課最精彩的部分。為什麼做 feature transform 和 regularation，如何用 validation 等等，理論貫穿前後。這些其實之前在修 edX Spark ML 課的時候，也有照著用這些技巧，但是都不知道為什麼，現在知道理論之後超有感覺。 接著就是機器學習技法了，感覺又是一整個超難，SVM 我來了!