课程主页: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations
在這個數據驅動的時代，機器學習已成為一個至關重要的領域。不論你是一名全職數據科學家還是對機器學習感興趣的初學者，理解機器學習的基礎都是邁向進一步的關鍵。
Coursera上提供的機器學習基石下 (Machine Learning Foundations) --- Algorithmic Foundations課程是針對學習機器學習的利用者設計的綜合性學習方案。這門課程為所有想學習和應用各種基礎演算法、理論和實務知識的機器學習愛好者或專業人士提供了重點指導。
首先，這門課的串列教學內容清晰且富有深度，從線性回歸了解到邏輯回歸的原理，這些都鞏固了我的基本認知。課程特別突出了不同演算法的實際應用，例如使用交叉熵誤差進行邏輯偏回歸等。這為我的問題分析能力帶來了極大的提升。
此外，作為完整機器學習過程的一部分，了解防止過擬合的條件是十分重要的課題。在
購學此門課不僅僅是為了吸收知識，重視的是建議如何通過正規化來控制模型的力量，以確保在眾多財團資料少限制案例的情況下，提高模型的預測能力。
總括來說，我非常推薦這門課程給任何對機器學習掃興感興趣的人。這不僅使我增強了演算法基礎架構的研究准備，也提高了審視和測評模型的能力。我敢肯定，選讀「機器學習基石下」課程會讓你的算法技術水平迅速提升！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ntumlone-algorithmicfoundations