斯坦福第十九课:总结(Conclusion)
19.1 总结和致谢
欢迎来到《机器学习》课的最后一段视频。我们已经一起学习很长一段时间了。在最后视频中,我想快速地回顾一下这门课的主要内容,然后简单说几句想说的话。
作为这门课的结束时间,那么我们学到了些什么呢?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 具有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怎么做的问题,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 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法,比如学习曲线,同时也讨论了误差分析、上限分析等等内容。
所有这些工具都能有效地指引你决定接下来应该怎样做,让你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。所以,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?
我们都知道,机器学习是一门对科技、工业产生深远影响的重要学科,而现在,你已经完 全具备了应用这些机器学习工具来创造伟大成就的能力。我希望你们中的很多人都能在相应 的领域,应用所学的机器学习工具,构建出完美的机器学习系统,开发出无与伦比的产品和 应用。并且我也希望你们通过应用机器学习,不仅仅改变自己的生活,有朝一日,还要让更 多的人生活得更加美好!
我也想告诉大家,教这门课对我来讲是一种享受。所以,谢谢大家! 最后,在结束之前,我还想再多说一点:那就是,也许不久以前我也是一个学生,即使是现在,我也尽可能挤出时间听一些课,学一些新的东西。所以,我深知要坚持学完这门课 是很需要花一些时间的,我知道,也许你是一个很忙的人,生活中有很多很多事情要处理。 正因如此,你依然挤出时间来观看这些课程视频。我知道,很多视频的时间都长达数小时, 你依然花了好多时间来做这些复习题。你们中好多人,还愿意花时间来研究那些编程练习, 那些又长又复杂的编程练习。我对你们表示衷心的感谢!我知道你们很多人在这门课中都非 常努力,很多人都在这门课上花了很多时间,很多人都为这门课贡献了自己的很多精力。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!
Andew Ng
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