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首页吴恩达机器学习中文笔记:深度解析与实战指南
本资源是一份详细的机器学习个人笔记,由斯坦福大学吴恩达教授的2014年机器学习教程中文版整理而成,总字数达到十二万字。这份笔记是基于吴恩达在Coursera上开设的课程《MachineLearning》进行编撰,该课程被誉为机器学习领域的经典之作,强调理论与实践相结合,旨在帮助学习者掌握机器学习的核心概念和技术。 课程内容覆盖广泛,包括但不限于: 1. 监督学习:介绍参数化和非参数化算法,如支持向量机(SVM)、核函数以及神经网络,这些是预测模型的基础。 2. 无监督学习:涵盖聚类、降维、推荐系统以及深度学习,这些技术用于数据分析中的模式识别和自我改进。 3. 实践最佳实践:探讨偏差-方差理论,以及如何在实际项目中应用机器学习解决人工智能问题,涉及创新方法和案例研究。 4. 案例分析:通过实例展示如何构建智能机器人、文本理解(如搜索引擎和垃圾邮件过滤)、计算机视觉、医疗信息处理、音频分析以及数据挖掘等多个领域的应用。 值得注意的是,这份笔记配有清晰的PPT课件,便于理解和跟进课程内容。此外,作者黄海广及其团队已经完成了部分视频的翻译并提供了中英文字幕,支持软件如Potplayer。他还提到,由于笔记被下载次数众多,他发现了早期翻译的一些小错误并进行了修订,以避免对初学者造成误导。 课程总共分为10周,18节,对于想要系统学习机器学习的人来说,这是一份宝贵的参考资料。如果你需要获取最新的更新或视频下载链接,可以访问提供的GitHub地址。 这份笔记是学习机器学习的理想资源,无论是作为初学者入门,还是进阶者的参考材料,都能从中收获大量实用技术和理论知识。作者鼓励读者在遇到问题时反馈,共同进步。
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机器学习课程-第 1 周-引言(Introduc;on)
顶尖的 12 个 IT 技能。拥有了这些技能 HR 绝对不会拒绝你。这是稍显陈旧的文章,但在这
个列表最顶部就是机器学习的技能。
在斯坦福大学,招聘人员联系我,让我推荐机器学习学生毕业的人远远多于机器学习
的毕业生。所以我认为需求远远没有被满足现在学习“机器学习”非常好,在这门课中,我
希望能告诉你们很多机器学习的知识。
在接下来的视频中,我们将开始给更正式的定义,什么是机器学习。然后我们会开始
学习机器学习的主要问题和算法你会了解一些主要的机器学习的术语,并开始了解不同的
算法,用哪种算法更合适。
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机器学习课程-第 1 周-引言(Introduc;on)
1.2 机器学习是什么?
参考视频: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv
机器学习是什么?在本视频中,我们会尝试着进行定义,同时让你懂得何时会使用机
器学习。实际上,即使是在机器学习的专业人士中,也不存在一个被广泛认可的定义来准
确定义机器学习是什么或不是什么,现在我将告诉你一些人们尝试定义的示例。第一个机
器学习的定义来自于 Arthur Samuel。他定义机器学习为,在进行特定编程的情况下,给予
计算机学习能力的领域。Samuel 的定义可以回溯到 50 年代,他编写了一个西洋棋程序。
这程序神奇之处在于,编程者自己并不是个下棋高手。但因为他太菜了,于是就通过编程
让西洋棋程序自己跟自己下了上万盘棋。通过观察哪种布局(棋盘位置)会赢,哪种布局
会输,久而久之,这西洋棋程序明白了什么是好的布局,什么样是坏的布局。然后就牛逼
大发了,程序通过学习后,玩西洋棋的水平超过了 Samuel。这绝对是令人注目的成果。
尽管编写者自己是个菜鸟,但因为计算机有着足够的耐心,去下上万盘的棋,没有人
有这耐心去下这么多盘棋。通过这些练习,计算机获得无比丰富的经验,于是渐渐成为了
比 Samuel 更厉害的西洋棋手。上述是个有点不正式的定义,也比较古老。另一个年代近一
点的定义,由 Tom Mitchell 提出,来自卡内基梅隆大学,Tom 定义的机器学习是,一个好
的学习问题定义如下,他说,一个程序被认为能从经验 E 中学习,解决任务 T,达到性能
度量值 P,当且仅当,有了经验 E 后,经过 P 评判,程序在处理 T 时的性能有所提升。我认
为经验 E 就是程序上万次的自我练习的经验而任务 T 就是下棋。性能度量值 P 呢,就是它
在与一些新的对手比赛时,赢得比赛的概率。
在这些视频中,除了我教你的内容以外,我偶尔会问你一个问题,确保你对内容有所
理解。说曹操,曹操到,顶部是 Tom Mitchell 的机器学习的定义,我们假设您的电子邮件
程序会观察收到的邮件是否被你标记为垃圾邮件。在这种 Email 客户端中,你点击“垃圾邮
件”按钮,报告某些 Email 为垃圾邮件,不会影响别的邮件。基于被标记为垃圾的邮件,您
的电子邮件程序能更好地学习如何过滤垃圾邮件。请问,在这个设定中,任务 T 是什么?
几秒钟后,该视频将暂停。当它暂停时,您可以使用鼠标,选择这四个单选按钮中的一个
让我知道这四个,你所认为正确的选项。它可能是性能度量值 P。所以,以性能度量值 P
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机器学习课程-第 1 周-引言(Introduc;on)
为标准,这个任务的性能,也就是这个任务 T 的系统性能,将在学习经验 E 后得到提高。
本课中,我希望教你有关各种不同类型的学习算法。目前存在几种不同类型的学习算
法。主要的两种类型被我们称之为监督学习和无监督学习。在接下来的几个视频中,我会
给出这些术语的定义。这里简单说两句,监督学习这个想法是指,我们将教计算机如何去
完成任务,而在无监督学习中,我们打算让它自己进行学习。如果对这两个术语仍一头雾
水,请不要担心,在后面的两个视频中,我会具体介绍这两种学习算法。此外你将听到诸
如,强化学习和推荐系统等各种术语。这些都是机器学习算法的一员,以后我们都将介绍
到,但学习算法最常用两个类型就是监督学习、无监督学习。我会在接下来的两个视频中
给出它们的定义。本课中,我们将花费最多的精力来讨论这两种学习算法。而另一个会花
费大量时间的任务是了解应用学习算法的实用建议。
我非常注重这部分内容,实际上,就这些内容而言我不知道还有哪所大学会介绍到。
给你讲授学习算法就好像给你一套工具,相比于提供工具,可能更重要的,是教你如何使
用这些工具。我喜欢把这比喻成学习当木匠。想象一下,某人教你如何成为一名木匠,说
这是锤子,这是螺丝刀,锯子,祝你好运,再见。这种教法不好,不是吗?你拥有这些工
具,但更重要的是,你要学会如何恰当地使用这些工具。会用与不会用的人之间,存在着
鸿沟。尤其是知道如何使用这些机器学习算法的,与那些不知道如何使用的人。在硅谷我
住的地方,当我走访不同的公司,即使是最顶尖的公司,很多时候我都看到人们试图将机
器学习算法应用于某些问题。有时他们甚至已经为此花了六个月之久。但当我看着他们所
忙碌的事情时,我想说,哎呀,我本来可以在六个月前就告诉他们,他们应该采取一种学
习算法,稍加修改进行使用,然后成功的机会绝对会高得多所以在本课中,我们要花很多
时间来探讨,如果你真的试图开发机器学习系统,探讨如何做出最好的实践类型决策,才
能决定你的方式来构建你的系统,这样做的话,当你运用学习算法时,就不太容易变成那
些为寻找一个解决方案花费 6 个月之久的人们的中一员。他们可能已经有了大体的框架,
只是没法正确的工作于是这就浪费了六个月的时间。所以我会花很多时间来教你这些机器
学习、人工智能的最佳实践以及如何让它们工作,我们该如何去做,硅谷和世界各地最优
秀的人是怎样做的。我希望能帮你成为最优秀的人才,通过了解如何设计和构建机器学习
和人工智能系统。
这就是机器学习,这些都是我希望讲授的主题。在下一个视频里,我会定义什么是监
督学习,什么是无监督学习。此外,探讨何时使用二者。
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