期末终于过去了，看看别人的总结：http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101dynu.html
接触机器学习也有几年了，不过仍然只是个菜鸟，当初接触的时候英文不好，听不懂课，什么东西都一知半解。断断续续的自学了一些公开课和书以后，开始逐渐理解一些概念。据说，心得要写下来才记得住。据说，心得要与人分享。这里是自己一点非常粗浅的感想或者遇到的问题，不一定对，请自带滤镜。有大牛的看到了请指出错误，求轻拍，求指导。
先说说台大这门课，总体来说偏理论一些。本来是抱着学学实际应用就行的心态去听的，后来还是感觉到不能只知其然不知其所以然。耐着性子听完后，真的有融会贯通的感觉，比如...之前我连regularization大概是个什么意思，里面的lambda和C又是个什么关系都弄不清楚...现在也算清楚了，虽然不一定用到。讲课的林老师备课非常好，也很负责的亲自回答同学的问题，推荐大家听一听。可惜有两个作业没完成，证书拿不到（因为...中间回老家结婚，你没看错，这种flag我都敢插），不过学习到东西才是最重要的嘛，至少和各种专业词汇混个脸熟，再听别的课程或者阅读书籍的时候不至于茫然。
下面就总结一下从这门课里学习到的一点东西（东西比较杂）。
能够应用机器学习的情况要满足以下几个特点：
- 有pattern，比如银行如何决定是不是给用户发信用卡。
- 这个pattern说不太清楚，没有明确的公式或者过程（要有了就直接用，还学个什么劲儿）
- 要有数据，没数据从哪里学...
机器学习要做的事情就是通过使用Learning Algorithm，基于训练数据（数据由目标函数target function），去假设集合H当中找到一个最合适的假设h，用h来近似target function。target function就是那个神奇的东西，产生了各种数据。
机器学习的模型Model = Learning Algorithm + Hypothesis Set （算法 + 假设集合）
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这门课前半部分都在讲学习是否是可能的，具体怎么做的，就不写了（必须可以啊，不然后面还讲什么呢）。Take away message就是说，要想学习成为可能，就需要Eout（Test）和Ein（Training）之间的差别不能太大。有一个叫做霍夫定不等式的东西，说明了Eout，Ein和假设集合H复杂度之间的关系：
- H复杂度越高，Ein越小，但是Eout有可能就很大。（Overfit）
- 反过来H复杂度不够，Ein可能较大，但是Ein和Eout之间的差别可能不大。（Underfit）
从数据量N的角度来看，要想学习成为可能，理论上N需要是dvc的10000倍；不过实际中，一般来说10倍就OK了。dvc是对假设集合H的复杂度的衡量（值越大，能力越强，越能fit复杂的数据）。在实际应用中，dvc的值大概等于自由度（但并不总是这样；比如你有100个feature，自由度99，那你至少需要1000条数据）。
对于feature，有以下几个种类：
Concrete具体型：有较清晰的物理意义且与问题相关（领域知识）
Raw初级型：只有一些较为简单的物理意义
abstract抽象型：没什么物理意义
...
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PLA,Linear Regression, Logistic Regression.三个其实都可以拿来做分类，各有各的优缺点。具体见课件11.
在做PLA，Logistic Regression之前，先用Linear Regression找到一个w，作为初始值。
线性不可分的数据，pocket PLA和Linear Regression，我们在实际中更倾向于使用后者。
Logistic Regression输出值是0到1之间，属于linear classification的一种。这不就和分类概率一样咩。
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有时候，我们的model因为underfit表现不好，我们需要加入更多的feature，这可以是其他feature或者是已有feature的transformation，比如加入多项式的feature。但是，如果我们加的过猛，可能就会overfit。
比如target function是由50次的多项式产生的，你用10次的多项式去建模，那就可能overfit了。实际上，即使是target function就是10次多项式产生的，你用10次多项式，还是会overfit。课件中，使用二次多项式建模反而效果更好。
这其实感觉更像一个哲学问题：天之道，损有余而补不足。是故虚胜实，不足胜有余。 --- 《九阴真经》。俗话说，过犹不及，也是这个道理。所以在尝试模型的时候，从最简单的线性模型linear model开始，即使要加入多项式项，也请从低次方项开始加。
Overfitting出现有三个条件：
- 数据集太小，没几个点可以学。
- 数据的noise太大（stochastic noise，随机噪声）
- 使用的模型太复杂（这也是一种noise，叫做deterministic noise）
- 模型相对数据来说太复杂（叫做excessive power，这一点可以和第三点合二为一）
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当然，如果我们就是想用复杂一点的模型，也不是不可以，那就要加入regularization。这样既可以享受复杂模型的能力，又可以保证让模型的能力不太过头。
Regularization的作用在于step back from complex hypothesis to simple ones (for example from H10 to H2)。H10和H2的关系（从w0开始考虑）：
- H2 = H10从3次方开始系数都是0 (这看上去貌似是多次一举)；
- 放宽条件-> H10任意3个系数不是0，其余是0；
- 继续放宽条件->H10的系数的平方和小于C（wTw <= C）（这样，既可以享受H10的能力/复杂度，又不会太过）。
虽然我们选用比较复杂的模型H10，但是可以通过设定lambda来加入Regularization。记住，从很小开始加。a little regularization goes a long way. 加多了可能underfit（具体参考课件）。
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很多时候，我们尝试了不止一种模型，而是由很多种。那么怎么才能做出选择呢？这里需要用到的就是Validation。记住，我们要做的是Model Selection，而Model = Algorithm + 对应的Hypothesis Set.
要做Validation：
- 我们需要将数据分成三个部分（训练，检验，和测试三个数据集）。各个模型在训练数据上进行训练，会从自己的Hypothesis set中选出一个最佳的假设g作为这个假设集合的代表。
- 然后，各位代表再到检验数据上试一下效果如何，最后我们选择在检验数据上表现最好的g所对应的那个模型M。
- 再将训练和检验数据合并起来，让M在这个合并的数据上再去得到一个最终的假设g*，作为最终用来近似target function的结果。
- 那么这个g*到底表现怎样，我们可以在测试数据上测一下，作为g*能力的评判。
这里有一个问题，之前纠结了一下。在第二步中我们选出了表现最好的g以及其对应的模型M。可是第三步，又把训练和检验数据合并起来，重新用M得到了一个g*。问题是，有没有可能在合并的数据集上，其他模型表现反而更好呢？
这个其实是个陷阱。你想知道其他模型在合并的数据上是不是更好，那我们就需要另外再找一个检验集合去衡量，可是我们没有（测试数据是绝对不能动的哦！），而我们又不能用训练数据上的表现来衡量（因为这一个过度乐观的估计）。如果我们能找到新的检验数据，那这个过程就可以没完没了的进行下去，我们永远都可以想是不是合并后别的模型效果更好...
所以，我们没办法知道上面那个问题的答案。而理论上来说，g*因为是从更大数据中学习出来的，它的效果理论上来讲会比g更好一些。
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最后三点指导思想：
1、simple is good. 大道至简。
2、小心Sampling Bias, class matches exam. 你的训练数据和测试数据要是从同一分布得来的。要思考一下，真的是吗？比如说银行信用卡问题：银行的数据是那些银行给了信用卡的人，他们是否有乱花钱。但是我们不知道被我们拒绝的人，如果真要是给了，他们会不会乱花钱。所以这个数据是已经被筛选过了的。而真正实际应用的时候，可不会有这样的区分的，所以有bias（怎么解决没讲，查查文献吧）。那就是说，我们还要考虑，一个问题它面向的数据应该包括哪些方面，现有的数据是不是biased。
3、不要Data Snooping，你这是在把自己脑子里的complexity加到模型中。还有，人们习惯性的把数据集拿到后就做一下exploratory data analysis，看看统计数据什么的。但是如果这个分析过程使用的数据包含了你的test data，那其实就有可能间接的data snooping了。简言之，不管你做什么处理，请你先把数据集分割成train和test以后再做，并且只在train上做。再确定方案后，再将同样的方案apply到test上（比如在train上选定了特征或者做了什么变换）。
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Part 1就这样吧。