「吳恩達主講CS229機器學習」最新課程安排，附吳恩達ML演算法應用建議

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吳恩達在斯坦福的機器學習課，是很多人最初入門機器學習的課，歷史悠久，而且仍然是最經典的機器學習課程之一。當時因為這門課太火爆，吳恩達不得不弄了個超大的網路課程來授課，結果一不小心從斯坦福火遍全球，而後來的事情大家都知道了。

吳恩達這些年，從谷歌大腦項目到創立Coursera再到百度首席科學家再再到最新開設了深度學習deeplearning.ai，輾轉多年依然對CS229不離不棄。用他自己的話來說，他還拿著斯坦福教職，很大程度就是想教這門課，儼然是教出了感情、教出了高度。經典課程，怎能錯過？

這門課的宗旨就是手把手教你邊學邊做機器學習。因此，你可以先看去年的項目報告（http://cs229.stanford.edu/projects2016.html），含有運動與感測裝置、聲音與音樂、計算機視覺、金融與商業、機器學習、生命科學、自然語言、物理科學、理論與強化幾大類別，結合起來然後再看最新的課程。

斯坦福CS229最新課程表

最新的課程時間從9月25日開始（是的，已經開始了），到12月15日結束。期間一共有21講和4次項目活動，後者包括項目的提出、中期總結、評審和結案（writeup）。具體的課程安排如下：

簡介

1. 基本概念

監督學習

1. 監督學習設置，LMS。

2. 邏輯回歸，感知，指數分布族

3. 生成學習演算法，高斯判別分析，樸素貝葉斯，支持向量機

4. 模型選擇和特徵選擇

5. 集成方法：Bagging，Boosting

6. 評估和調試學習演算法

學習理論

1. 偏差/方差tradeoff

項目提出（10月20日 11:59pm）

無監督學習

1. Clustering，K-means

2. EM，高斯混合

3. 因子分析

4. PCA（主成分分析）

5. ICA（獨立成分分析）

中期考試（11月8日）

Project milestones（11月17日 11:59pm）

強化學習和控制

1. MDP，貝爾曼方程

2. 價值迭代和策略迭代

3. 線性二次調節（LQR），LQG

4. Q學習，價值函數逼近

5. 策略搜尋，強化，POMDP

深度學習

1. 神經網路架構

2. 前向/後向傳播

3. 矢量

4. 對抗性

項目展示（12月12日）

項目結案（12月15日）

課程筆記及相關材料

吳恩達對應用機器學習演算法的建議

CS229網站上還給出了吳恩達對應用機器學習演算法的建議，也是非常實用的參考資料！

診斷調試學習演算法很重要，用來debug的時間絕對是值得的，分析錯誤能讓你對問題有更深刻的理解，從而設計出更好的演算法。另外，吳恩達表示，找出診斷錯誤的方法往往來自於你自己的靈感。

他給出應用機器學習演算法的兩點建議：

仔細設計演算法，然後implement；先快速做一個粗糙的prototype，診斷，弄好，再著手到大的細的模型上去。

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