高能預警：第一段差不多都是廢話
前一段時間在網易公開課學習了大牛吳恩達的《機器學習》課程，我雖然之前零零散散接觸過機器學習，也寫過一點小程序，但學習了大牛的課程後感覺受益良多。這門課大概是五年前Standford上傳的，不得不感嘆頂級的學校自然有頂級的觀念、教師和資源。之前學習《信號與系統》時，也是直接找到了Oppenheim本人的課程，其講課之細緻，引人入勝，至今印象深刻。
大概介紹一下《機器學習》這門公開課，一共分爲20集：
第一集爲綜述，介紹了機器學習的定義和課程安排的特點，並介紹了機器學習的三種分類：監督學習、無監督學習和強化學習；
第二至第十一集主要介紹了監督學習，其中二至六介紹了常見的算法如梯度下降、牛頓方法、樸素貝葉斯等，但涉及神經網絡的部分一帶而過，這也是我覺得這門課介紹不太全面的地方，好像吳恩達相比神經網絡更喜歡SVM一些（這是我猜的，各位大佬輕噴）；七、八集介紹了SVM算法，包括核模型、SMO等等；九至十一集介紹了學(wo)習(bu)理(tai)論(dong)，我感覺就是在教如何選擇參數、清洗數據從而把數據用於模型中；
第十二至第十五集介紹了無監督學習，包括了無監督學習必講的K-means算法，此外還涉及了EM算法、PCA和ICA，其中也穿插了對奇異值分解的講解，不過這部分如果要深究的話建議看一些專業的書籍，課程中講解比較淺；
第十六至二十集介紹了強化學習，比較坑的地方在於課程的講義好像只提供到第十六集，後面的翻譯也飛到天上去了，這部分主要講了馬爾科夫模型及其變種，學通信的看起來稍微輕鬆一點（並不:(。。。）
其實聽課時已經在本上寫下了筆記，這次寫在博客上也是爲了複習一下，作爲一個常給自己挖坑的人，真的害怕更不下去啊啊啊啊啊啊啊啊啊。
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