NTU林轩田教授首讲：线性支持向量机

本篇机器学习英文课件的第一讲主要聚焦于线性支持向量机（Linear Support Vector Machine, SVM），由林軒田教授（Hsuan-Tien Lin）讲解。林教授是来自国立台湾大学计算机科学与信息工程系的教师，他的课程深受好评，既采用英文教学，也利用黑板教学方式。课程分为两个部分：一是“基础知识”（Foundations），通过Coursera平台提供了一个为期八周的基础课程；二是“技术课程”（Techniques），即这门课本身，包含八周的内容，旨在深化理解和实践。 课程设计的目标是从基础理论到核心算法，全面涵盖哲学阐述、关键理论、核心算法以及实际应用，通过幽默的方式进行教学，使学员轻松掌握。课程特别强调围绕特征转换的三个主要技术，其中一种方法是“嵌入众多特征”（Embedding Numerous Features），探讨如何有效地利用和规范大量特征，以便更好地理解和处理数据。 在第一讲中，重点介绍了线性支持向量机的概念，它是机器学习中的经典方法之一，尤其适用于二分类问题，通过构建最优超平面来最大化类别间的间隔，从而达到很好的泛化性能。理解和支持向量机的工作原理包括理解核函数（Kernel Trick）的应用，如何选择合适的惩罚参数（如C值），以及对硬间隔和软间隔的理解。 此外，课程还会讨论SVM的训练算法，如拉格朗日乘数法（Lagrangian Multipliers）和SVM优化问题的求解。对于初学者来说，这将是一次深入理解机器学习基本概念和技术的重要机会，而对有经验的学习者来说，它则提供了进一步提升和巩固知识的平台。 通过林教授的讲解，学生不仅可以掌握线性SVM的具体实现，还能了解到如何将其与其他机器学习方法结合起来，形成更强大的解决方案。这门课程不仅适合计算机科学专业背景的学生，也对对数据分析和人工智能有兴趣的各行各业人士具有实际价值。随着Coursera版的不断优化，目标是让在线学习体验超越实体课堂，让更多人受益于高质量的机器学习教育资源。