吴恩达机器学习实验8：异常检测与推荐系统

"吴恩达机器学习实验8主要涵盖了异常检测和推荐系统两部分，旨在让学生通过编程实践来理解和应用这些技术。实验首先要求学生实现异常检测算法，以识别网络中故障的服务。接着，学生将利用协同过滤方法构建电影推荐系统。在开始编程练习前，建议先观看相关的视频讲座并完成复习问题，以巩固理论知识。实验所需的代码和数据集已提供，包括用于第一部分的`ex8.m`、第二部分的`ex8cofi.m`，以及多个数据文件，如用于异常检测的`ex8data1.mat`和`ex8data2.mat`，以及电影推荐系统用到的`ex8movies.mat`。" 在这次实验中，吴恩达教授引导学生深入学习两个关键的机器学习应用： 1. 异常检测（Anomaly Detection）： 异常检测是一种识别数据集中不寻常或异常行为的技术，通常在网络安全、故障诊断和金融欺诈检测等领域有广泛应用。在这个实验的第一部分，你需要实现一个算法，能够分析网络服务器的性能数据，找出那些可能存在问题的服务器。这通常涉及到数据预处理、特征选择和异常分数计算等步骤。可能涉及的算法包括基于统计的方法（如均值和标准差）、聚类方法（如K-means）以及更复杂的模型（如Isolation Forest或One-Class SVM）。 2. 协同过滤（Collaborative Filtering）推荐系统： 推荐系统是根据用户的历史行为和偏好，预测他们可能感兴趣的新项目或内容。在第二部分，你将使用协同过滤方法构建一个电影推荐系统。协同过滤分为两种类型：用户-用户协同过滤（User-Based Collaborative Filtering），它寻找具有相似兴趣的用户，然后推荐他们喜欢的项目；以及物品-物品协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering），它基于用户过去对不同物品的评分来推荐类似的物品。在这个实验中，你可能需要处理用户评分矩阵，找到相似度，以及进行预测和推荐。 实验过程可能会包括以下步骤： - 加载数据集：使用`load`函数读取MATLAB数据文件。 - 数据预处理：可能需要标准化评分数据或进行缺失值处理。 - 特征工程：创建必要的特征，例如计算用户评分的平均值和标准差。 - 实现异常检测算法：计算每个数据点的异常分数，并设定阈值以确定异常。 - 实现协同过滤：计算用户或物品之间的相似度，然后根据这些相似度进行推荐。 - 结果评估：使用适当的评估指标（如RMSE或Precision@K）来衡量推荐系统的性能。 通过这个实验，学生不仅可以掌握机器学习的实际应用，还能了解如何在实际项目中解决复杂问题。完成实验后，你将具备构建和优化异常检测系统以及推荐系统的能力，这对于任何从事数据分析和机器学习工作的人来说都是非常有价值的技能。