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Showing Revision 1 created 08/07/2016 by Udacity Robot.

  1. 总的说来 我们有四种不同的主要技巧
  2. 从数据集或激发灵感的问题开始
  3. 你试着以特征的形式 从数据集中提取信息
  4. 将这些特征放入机器学习算法
  5. 这是机器学习的核心
  6. 之后你会评估整个过程 看看效果如何
  7. 最难的部分确实来自于数据集或
  8. 你所关心的问题
  9. 所以我喜欢以安然公司的数据集为例
  10. 你会发现别有洞天
  11. 我们用了很长时间讲述特征相关内容 比如如何呈现特征
  12. 删除特征 如何找到效果更好的新特征空间
  13. 你还可以将这些技巧应用到更多数据集
  14. 获取真正合理的特征集
  15. 本课的灵魂是算法
  16. 它是机器学习最有趣的地方
  17. 你知道如果有标签 它们则受到监督
  18. 如果没有标签 它们就没有监督
  19. 未来还有更多探讨机器学习的课程
  20. 但这些就是我们本课所教给你的内容
  21. 重要的是 每个算法都需要调整
  22. 我们讲述了很多如何对算法进行调整
  23. 最后 重要的一点是评价
  24. 你做得如何?
  25. 你可以使用不同类型的评价指标
  26. 这取决于你最重视哪里
  27. 此时一旦你从头到尾运行一遍
  28. 评价指标会告诉你 你是否需要重新
  29. 重复全部步骤
  30. 或者直到结果令你满意为止 然后再继续工作
  31. 很棒的是整堂课都在一张幻灯片上进行
  32. 很神奇吧?