[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
既然我们已经讨论了 这门课我们将会学些哪些内容
我们再来花点时间讨论一下 你们应对具备哪些背景知识
才能成功完成本课程
我们假定你们知道在专项课程 前几门课里学到的
一些基本概念
比如 在基础课程里 我们概括的 介绍了许多概念
这些概念将会在这门聚类和
检索课程里用到
此外 在基础课程里 我们还从机器学习方法 输入和输出的角度
去考虑机器学习
我们还思考如何去分析这些输出
在基础课程里 我们还学到了许多
编程和数据操作的技巧
之后在"回归课程"里 我们细致的学习了 关于如何选择
作为算法输入的"特征变量"
以及什么是算法的输出 如何去检查这些输出
并且评估算法性能
我们也讨论了基本的统计概念 比如均值和方差
这些概念将在本门课程里多次出现
在"回归课程"里 我们还覆盖了基本的机器学习概念
比如 什么是机器学习算法
然后我们学习了一些具体的优化算法
比如"坐标上升法" 这个算法将会在本门课里用到
我们还讨论了关于模块复杂度 的问题 比如"过拟合"问题 以及
如何利用"正则化"来避免过拟合
对这些算法的引用将贯穿于本门课程
我们假定你们已经在一定程度上 掌握了这些内容
然后 在"分类课程"中学到的一些内容
对于本门课程的学习也非常关键
比如"分布"和"条件分布"
还有最大似然估计
我还会参考一些内容 仅用来做类比
并不十分重要
比如线性分类器 多类别分类 以及Boosting
如果你没有上之前的几门课 也不知道这些基本概念
或许只知道一些模糊的概念
我强烈建议你先学习之前的几门课程
至少观看一下与这些概念相关的视频
然后 关于数学背景方面的 在这门课里微积分在这门课程里
将不会像在过去两门课里那样重要
但我们仍然假定你们 知道一些基本的线性代数 比如
什么事矢量 什么是矩阵 如何做矩阵乘法
对于线性代数部分的要求 这些基本够了
但在这门课程里 我们还将 用到一些概率论的概念
建立一些你在分类课程 里看到的东西
所以我们假定你们知道 基本的概率论定律
比如 "概率和为1"
概率值分布在0和1之间
我们假定你们知道什么是 概率分布
以及你们对条件概率分布有怎样的认识
我们将会过一遍这些概念
使你们的概率的知识足够对付这门课
如果你们已经有了这些背景知识 那将肯定会非常
有用
关于编程方面的背景 我们已经尽我们所能将此门课做到
对于对于不同编程语言背景的人
都容易接受
但我们还是鼓励同学们使用Python 尽快这不是必须
比如
对于所有的编程作业 我们提供Python的初始代码
所以 你如果熟悉Python 你将会很容易
完成这些作业
但是我要强调的一点是 在这门课程里
我们教给你的是基本的 机器学习的概念
而不是具体的实现细节
尽管 当然
我们希望你们能够获得 实现这些算法的实践经验
我要说如果你们已经完成了基础课程
或者也完成了回归课程和分类课程
你的编程水平足够完成本课程的作业
回想一下在基础课程里 我们大量依赖于
现成的算法 比如那些 在GraphLab Create里提供的算法
因为在那门课里 我们只为了让你们理解
机器学习算法的输入和输出
我们并没有深入去讲
这些算法的实现细节
但在这门课里
我们将会深入研究算法的实现细节
比如你将会实现这些算法 用你们熟悉的编程语言
通过这些算法的实现 你们将会获得一些实践经验
我们将会要求你们实现所有的方法
除了最后一节里的算法不用实现
在最后一节里 我们会学习比较高深的有关LDA的概念
事实上我们也会教你们必需的知识 足够你实现这个关于LDA算法
但是我们不会在作业里做这样的要求
关于作业再多说一点， 作业结构
还和回归和分类课程一样
总体上 作业结构是 我们会先
使用一个现成的算法 简单解释一下方法
这样我们更能理解方法的细节
巩固基本概念 而不会陷入
算法的具体实现细节 或者 受困于代码里潜在的bug
一旦我们巩固了这些基本概念 我们就会开始去
实现这些算法 所有人都要完成
最后 对于计算机的要求仍然和
前几门课程一样 也就是你们有两个选择
一个是 你有自己的电脑
你将会用到SFrames 我们鼓励你用SFrames去做
不同的数据操作 你需要一台64位的计算机
可以是一台基本的64位的台式机 或者笔记本电脑
当然 你的电脑必须能上网
这样你就能看到这些可爱的视频了 也可以下载作业
通过Coursera的界面 上传你的具体实现
你还必须可以安装并
运行Python 还要有几个G的硬盘空间去存储数据
但还有另外一个选择 我们在云端配置了
一些机器 这样不必 拥有一台自己的64位计算机
你们仍然可以完成这门课程
好的 我们就讲完了 本门课的内容会是什么样子
你们要做的就是 完成这门课程 让我们开始吧
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