[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
好啦 现在你们应该对于机器学习的未来感到很激动
让我们说一下我们会在本节课包含哪些内容吧
在回归课程中 我们会让你们知道什么是回归
通过不同模型并且详细深入
进行研究回归
举个例子 如何处理多个特征
这是也许会让我们感到困惑的内容
我们也会更加详细的学习算法
如何去拟合模型
不同的优化算法 记住
这是我们所说过的代价 也就是残差平方和 并且需要最小化
我们将会提到梯度递降
和坐标递降等 优化方法
通过案列学习 如何预测房价
我们会提到很多在不同领域中
构成机器学习基石的各种概念
这中间包括如何衡量代价
如何选测模型
来避免过度拟合的问题
我们也将研究
不局限于回归和 预测房价的问题
然后就到了分类部分的课程
我们会提到线性分类器的具体例子
我们会提到如何用很多很多的特征
在很多维特征的情况下
来建立分类器
我们也会提到
不同分类器的算法
详细的说 会提到能够
处理大数据的优化算法
我们也会提到
如何把很多模型调和在一起 我们把它叫做加速算法
我们也会去学习不同概念
我觉得比较有意思的是如何去做
线上学习 能够让数据不停的流入
然后我们调整我们的模型 推断通过这些持续流入的数据
然后进行分类和检索
我们会学习分类的基础概念
和什么是文件检索
我们也将深入学习更多
比如说 当我们想到分类的时候 一个文件也许不仅仅是单一种类 不只是体育类
或者说新闻类 或者说科学类 娱乐类
一个文件可能要有多个话题种类
简单的例子就是一个文件可能同时和 金融和世界新闻有关
那么我们的模型该怎么处理
这样数据中复杂的结构呢
对于算法而言 我们会学习
各种搜索数据最有效的方法来进行检索
不同的算法
对于不同的分类模型
对于一些我们包括的更重要的话题
就是如何去分类一些特别特别数据量大
的文件 我们用的方法叫做映射归约
然后就到了我们的推荐系统和
降低维度部分
不仅仅局限于协同过滤
和矩阵因式分解
我们会提到高维数据
和如何用低维度来建模
我们所做的这种算法叫做
降维
我们也会提到
拟合矩阵因式分解
我们要学习的重要概念是
当我们想到矩阵因式分解的时候
我们需要做的是矩阵填充
也就是填充那些未知的部分
如果你你还记得
一个更常见的问题是叫做 冷开端问题
在推荐系统中 也许你对于用户或者产品一无所知
那么在这样的情况下如何进行推荐
最后 我们会到课程毕业设计
这真是一个非常有意思的项目
如果你学习了整个课程 你理解了
我们课程毕业设计所要求的各种概念
我们将会建立一个推荐系统
包括了文本的情感分析
还有搜索不同图片的计算机视觉功能
为了完成课程毕业设计 我们要使用一些深度学习
这些概念
会在课程毕业设计中非常重要
所以记得学习那些概念
所以说如果你能够
自己建立起这个非常酷的网页应用
并且应用它
它能够让你的朋友们和家人感到震惊 也会给未来的老板留下深刻印象
这是这门课给你带来的潜在奖励
这个毕业设计真的会非常有意思
希望你能享受这个课程毕业设计
[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community