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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…

Coursera 机器学习 第9章（上） Anomaly Detection 学习笔记

9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用,主要用于非监督学习,但在某些方面又类似于监督学习.异常检测最常见的应用是欺诈检测和在工业生产领域. 具体来说工业生产飞机发动机的例子:这个的特征量假设只有2个,对于不同训练集数据进行坐标画图,预测模型p(x)和阈值ε.对于一个新的测试用例xtest,如果p(xtest)<ε,就预测该实例出现错误:否…

【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…

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…

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…

（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…

Coursera 机器学习 第5章 Neural Networks: Learning 学习笔记

5.1节 Cost Function神经网络的代价函数. 上图回顾神经网络中的一些概念: L  神经网络的总层数. sl  第l层的单元数量(不包括偏差单元). 2类分类问题:二元分类和多元分类. 上图展现的是神经网络的损失函数,注意这是正则化的形式. 正则化部分,i.j不为0.当然i.j可以为0,此时的损失函数不会有太大的差异,只是当i.j不为0的形式更为常见. 5.2节 Backpropagation Algorithm最小化损失函数的算法——反向传播算法:找到合适的参数是J(θ)最小. 如…

斯坦福第十一课：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件…

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…