《机器学习》观后感和相关资料

                

34158人阅读 评论(9) 收藏 举报
本文章已收录于:
分类:
机器学习 斯坦福大学 公开课 Andrew Ng

近日,在网易公开课视频网站上看完了《机器学习》课程视频,现做个学后感,也叫观后感吧。 

学习时间
从2013年7月26日星期五开始,在网易公开课视频网站上,观看由斯坦福大学Andrew Ng教授主讲的计算机系课程(编号CS229)《机器学习》(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)(注:最早是在新浪公开课上发现的这门课,看了前几集没有字幕的视频。后来经由技术群网友的指引才找到网易,看到了全部翻译完的视频)。我基本上每天看1-2集,不熟悉的内容会在第二天复习一遍。到2013年8月17日全部视频看完,前后用了23天,中间有几天有事或者脑子不在状态就没看。全部看完之后,又找自己感兴趣的重看,我翻看了第11集的内容,“对开发机器学习应用的建议”,老师根据自己的实际项目经验提出了很好的建议,对我们的实战有很大的帮助。

课程设置和内容
视频课程分为20集,每集72-85分钟。实体课程大概一周2次,中间还穿插助教上的习题课,大概一个学期的课程。 

内容涉及四大部分,分别是:监督学习(2-8集)、学习理论(9集-11集)、无监督学习(12-15集)、强化学习(16-20集)。监督学习和无监督学习,基本上是机器学习的二分法;强化学习位于两者之间;而学习理论则从总体上介绍了如何选择、使用机器学习来解决实际问题,以及调试(比如:误差分析、销蚀分析)、调优(比如:模型选择、特征选择)的各种方法和要注意的事项(比如,避免过早优化)。

监督学习,介绍了回归、朴素贝叶斯、神经网络、SVM(支持向量机)、SMO(顺序最小优化)算法等;无监督学习讲了聚类、K-means、GMM(混合高斯模型)、EM算法 、PCA(主成分分析)、LSI(潜在语义索引)、SVD(奇异值分解)、ICA(独立成分分析)等;强化学习主要讲了这类连续决策学习(马尔科夫决策过程,MDP)中的值迭代(VI)和策略迭代(PI),以及如何定义回报函数,如何找到最佳策略等问题。

授课方式
网上有老师的讲义,可以在网易这门课的主页面上打包下载(网址http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)。老师基本上是写板书的,PPT是辅助。在黑板上用粉笔边讲解边书写,有助于带动学生的思考,使师生之间有交流有互动。个人以为,比直接显示PPT效果好。数学公式的推导很费时间,课堂上也不可能大多数的时间用来推导公式,所以大量的推导老师要求学生在课下看讲义,或者通过习题课听助教讲解。

授课语言
因为是美国的课堂,当然的教学语言是英语。网易做的不错,除了把老师说的话全部转写下来,还做了中文翻译,前14集翻译得不错,除了偶有错别字之外,专业术语翻译的很好,语句也很流畅。第15集以后一直到最后一堂课,翻译的不是太准确,一些专业术语都翻译错了,很让观者感到不适。但是,无论如何,还是感谢网易这些转写和翻译的无名网友无私的付出。这些小的瑕疵不会让真正热爱这门课程的学习者放弃学习,反而想加入翻译者的队伍,为传播科学知识而贡献力量呢。

观后感
总体感觉,老师讲的不错,是个真正懂机器学习的人。老师在课上也说过,很容易区分那些真正懂机器学习的人,和那些只会纸上谈兵的人。我希望成为第一类,并为此努力着。 

老师是华裔,中文名字叫吴恩达,生于伦敦,看上去很亲切。课堂很活跃,老师注重和学生交流,每讲完一个主题,会问学生有问题吗,然后一一作答。 

视频大概录制于2007年(个人推测,未经考证),内容上,与现在的机器学习技术比,稍微显得不够多。近年来,机器学习领域有了长足的发展,学术界和工业界齐发力,二者相互促进,达到了前所未有的高度。即便是曾经沉寂的神经网络,近年来也改头换面成了深度学习。不过,从专家的角度看,这不是一种新的机器学习技术,它只是涉及到其中的一个环节——特征选择,并不构成一个独立的学习方法。

老师没有涉及实战。受限于课堂讲授的方式和时间上的限制,课上只能做必要知识点的讲解。 

数学公式比较多,似懂非懂的。如果不满足于“知其然”,还要“知其所以然”,以后的方向是搞模型、算法研究的话,那还要补习一下数学知识,必须的。如果仅是为了解决实际问题,对算法要求不高的话,那知道如何运用就够了。剩下的,随着应用系统的不断进展,对整个系统各方面要求的提高,那时会倒逼你进阶的。

遗憾的是,因为没有完全掌握,所以再回看已经看过的视频,还是似懂非懂,但是比第一次要好很多。建议大家多看几遍,加强练习,跟自己的项目相结合,动手实现会加深理解。“精通的目的全在于应用”(毛语),机器学习只是工具,应用到解决实际问题上才能真正体现它的价值。

跟这个课程最接近的,是加州理工学院的《机器学习与数据挖掘》(18集)(网址http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html),主讲老师有口音,很重,如果没有中文字幕的帮助,很难快速掌握。目前网易的进展是,翻译完了前4集。

顺便说一句,以后想练专业口语的话,可以多看Andrew Ng这个,跟着说,以后在国际会议上就能充分表达了。听加州理工的这个,也能听懂那些非英语母语国家讲的英语了。不同的地方有不同的英语口音,我们还不算难听的,应该算是好听的,呵呵。

又及,自己心里暗想,土鳖也能“准”“海归”一回。网络带来了革命,网络也给我们这些爱学习的人带来了真正“免费的午餐”。其实,话说回来,就像免费的搜索引擎一样,他们收获的是更大的名声上的胜利,扩大了影响,传播了美誉。像耶鲁大学的一个教授的一句玩笑话,其目的是争取“世界学术霸权”。

Andrew Ng教授的《机器学习》公开课视频(30集)
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning

Andrew Ng教授的Deep Learning维基,有中文翻译
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial

其他教学资源
韩家炜教授在北大的《数据挖掘》暑期班视频,英文PPT,中文讲解(22集)
http://v.youku.com/v_show/id_XMzA3NDI5MzI=.html(视频:01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用)

韩家炜教授(UIUC大学)的《数据挖掘》在线课程
https://wiki.engr.illinois.edu/display/cs412/Home;jsessionid=6BF0A2C36A95A31D2DA754A017756F4B

卡内基•梅隆大学(CMU)的《机器学习》在线课程
http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10701/lecture.html

麻省理工学院(MIT)的《机器学习》在线课程
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/index.htm

加州理工学院(Caltech)的《机器学习与数据挖掘》在线课程
http://work.caltech.edu/telecourse.html(同上述网易公开课http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html)

UC Irvine的《机器学习与数据挖掘》在线课程
http://sli.ics.uci.edu/Classes/2011W-178

斯坦福大学的《数据挖掘》在线课程
http://www.stanford.edu/class/stats202/

其他资源
北京机器学习读书会
http://q.weibo.com/1644133

机器学习相关电子书
http://t.cn/zjtPuCS(打开artificial intelligence找子目录machine learning)

附:
主讲教师介绍:(新浪公开课:机器学习http://open.sina.com.cn/course/id_280/)
讲师:Andrew Ng 
学校:斯坦福 
斯坦福大学计算机系副教授,人工智能实验室主任,致力于人工智能、机器学习,神经信息科学以及机器人学等研究方向。他和他的学生成功开发出新的机器视觉算法,大大简化了机器人的传感器系统。

 

原文网址:  http://liliphd.iteye.com/blog/1929358 谢谢作者!

你可能感兴趣的:(算法)