斯坦福大学公开课机器学习： machine learning system design | prioritizing what to work on : spam classification example（设计复杂机器学习系统的主要问题及构建复杂的机器学习系统的建议）

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斯坦福大学公开课机器学习： machine learning system design | prioritizing what to work on : spam classification example（设计复杂机器学习系统的主要问题及构建复杂的机器学习系统的建议）

当我们在进行机器学习时着重要考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例子.假如你想建立一个垃圾邮件分类器,看这些垃圾邮件与非垃圾邮件的例子.左边这封邮件想向你推销东西.注意这封垃圾邮件有意的拼错一些单词,就像Med1cine中有一个1,m0rtgage里有个0.右边的邮件显然不是一个垃圾邮件. 假设我们已经有一些加过标签的训练集,比如标注垃圾邮件为y=1,和非垃圾邮件为y=0.那么如何用监督学习的方法来构造一个分类器,区分垃圾邮件和非垃圾邮件呢?为了应用监督学习,首先必须确定的是,如何用邮件的特征构造向量…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 6) Advice for Applying Machine Learning & Machine Learning System Design

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | diagnosing bias vs. variance（机器学习：诊断偏差和方差问题）

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.那么这两种情况,哪个和偏差有关.哪个和方差有关,或者是不是和两个都有关,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,是一个很有效的指示器,指引着可以改进算法的最有效的方法和途径. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如…

第19月第8天斯坦福大学公开课机器学习（吴恩达 Andrew Ng）

1.斯坦福大学公开课机器学习 (吴恩达 Andrew Ng) http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 笔记 http://cs229.stanford.edu/syllabus.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/default.html?page=3 http://www.cnblogs.com/madrabbit/ https://blog.csdn.net/xiahouz…

Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma…

Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统的设计(Week 6)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

斯坦福大学公开课：iOS 7应用开发笔记

2015-07-06 第一讲课务.iOS概述 -------------------------------------------------- 开始学习斯坦福大学公开课:iOS 7应用开发留下笔记…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 11—Machine Learning System Design 机器学习系统设计

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的…

Coursera 机器学习第6章（下） Machine Learning System Design 学习笔记

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

Machine Learning - 第6周（Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design）

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…