机器学习课程总结

1结论

1.1总结和致谢

在这门课中 我们花了大量的时间 介绍了诸如线性回归 逻辑回归 神经网络 支持向量机 等等一些监督学习算法， 这类算法需要带标签的数据和样本 ，比如 x(i) y(i)。

然后我们也花了很多时间介绍无监督学习 ，例如 K-均值聚类 用于降维的主成分分析。 以及当你只有一系列无标签数据 x(i) 时的 异常检测算法， 当然 有时带标签的数据 也可以用于异常检测算法的评估 。

此外 我们也花时间讨论了一些特别的应用 ，或者特别的话题 比如说推荐系统 以及大规模机器学习系统 ，包括并行系统和映射化简方法。 还有其他一些特别的应用比如 用于计算机视觉技术的滑动窗口分类算法 。

最后 我们还提到了很多关于构建 机器学习系统的实用建议 ，这包括了怎样理解 某个机器学习算法， 是否正常工作的原因。 所以我们谈到了偏差和方差的问题， 也谈到了解决方差问题的正则化 ，同时我们也讨论了 怎样决定接下来做什么的问题， 也就是说当你在开发一个机器学习系统时 什么工作才是接下来应该优先考虑的问题。

因此我们讨论了学习算法的评价方法 ，介绍了评价矩阵 比如 查准率 召回率以及F1分数， 还有评价学习算法比较实用的 训练集 交叉验证集和测试集。

我们也介绍了学习算法的调试 以及如何确保 学习算法的正常运行， 于是我们介绍了一些诊断方法 ，比如学习曲线， 同时也讨论了 误差分析 上限分析的内容 。

所有这些工具都能在你开发机器学习系统时 帮助你决定接下来应该做什么， 怎样把宝贵的时间用在刀刃上 。现在你已经掌握了很多机器学习的工具， 包括监督学习算法和无监督学习算法等。 但除了这些以外， 我更希望你现在不仅仅只是认识这些工具 ，更重要的是掌握怎样有效地利用这些工具 来建立强大的机器学习系统 。

就是这样 以上就是这门课的全部内容 ，如果你跟着我们的课程一路走来 ，到现在 你应该已经感觉到 自己已经成为机器学习方面的专家了吧 。 所以 我衷心地希望你们能从这门课中有所收获 最后我想说 再次感谢你们选修这门课程！

1.2成果

到这里，这门《机器学习》公开课算是上完了，吴老师也说上万这门课就是“专家”，但是机器学习的路才刚刚开始。这门课程只能是机器学习的入门课程。吴老师用最简单的方式带领我们走进这个领域，给了我们实现未来的可能。下一步，应该做的：
1. 对于课程中的模糊的点，老师一带而过的点，重点回顾并总结。
2. 通过书本，通过比较不同学者的理解来，系统的复习一下《机器学习》的框架（推荐《西瓜书》）。
3. 做一个小项目，在实践中练习：1.编程技术 2.模型的实现 3.优化的能力

最后，衷心的感谢吴恩达老师，经过这个课程我懂得了什么是思考、分享和坚持。

上面是coursera上完成课程给的证书，一般要300￥左右才能购买；而在校学生可以通过申请网站助学金免除这一费用（再次感谢吴老师）。

1. 下附我的助学金申请书模板（必须是英文），给有需要的童鞋下载：http://download.csdn.net/download/u012052268/10199129
2. 在学习的过程中，积累的编程作业的答案：http://download.csdn.net/download/u012052268/10199117

原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/79018309

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