本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第66篇，对应第6周第8个视频。
“Machine Learning System Design:——Prioritizing what to work on: Spam classification example”
01 笔记
接下来的几个视频会讲到设计一个机器学习系统的注意事项，给出一些对于这样一个复杂系统的设计建议。接下来几个视频讲解的数学内容不多，主要是一些设计经验的分享，可以让我们少走一点弯路。
以一个垃圾邮件分类的系统为例展开讲解。
需求分析
假设我们要构建的是一个有监督学习系统。
如下图所示，左边是一封垃圾邮件，右边是一封正常邮件。
这是众多训练样本中的两个，已经被打好了标签：垃圾邮件（y=0），正常邮件（y=1）。
我们知道了，这是一个二分类系统，最后邮件的取值要么是0（表示垃圾邮件）要么是1（表示正常邮件），就是y=0 OR 1。如果再有邮件的特征向量x，我们就可以想办法构建一个二分类的学习器（比如一个逻辑回归算法的分类器）。那邮件的特征向量x是什么呢？
有一种选择特征向量的办法，我们可以建立一个有100个垃圾邮件（或正常邮件）常用词的词库，通过这些词来判断一封邮件是否为垃圾邮件。
找出这样100个常用词是否在邮件中出现，如果出现对应分量为1否则为0，那就可以用一个维度为100的分量取值可能为0或1的一个向量来表示一份邮件了。如下图：
当然在实际的工作中，这个常用词的词库的量要大得多，一般是10000~50000之间，而且这数万个词是根据出现的频率由计算机自动挑出来的。
这样一来，分类器的任务就清晰了，就是根据邮件的特征向量来判断这个邮件是不是垃圾邮件。
接下来做什么
对我们的分类器的前期预处理算法的优化，比如下面的这些工作：
第一，当然是构建监督学习器的训练样本集，训练样本是已经标记了是否为垃圾邮件的一系列邮件。一个例子，有一个叫做“honeypot”项目，这个项目创建了很多假的邮箱地址放出去，故意用来接收大量的垃圾邮件。
第二，继续优化邮件的特征向量，比如加入邮件的路由信息、邮件标题等作为邮件的特征值。
第三，对于邮件的主体部分，在进行特征提取的时候考虑一些复杂的情况，比如“deal”和“Dealer”是否该被当成同一个词？
第四，对一些垃圾邮件中故意使用的错误拼词进行处理，比如med1cine这样的词可能是medicine的伪装。
总结
在机器学习系统的前期预研阶段有很大的灵活性，需要根据实际应用场景进行分析。而且呢，这些方法（招数）具有很多随机性，可能是你们开发小组通过多次碰头会讨论出来的结果，可能是某个成员灵机一动想出来的招数。
那么，这些可能的处理方案里面哪些是靠谱的呢？应该用什么样的方法去验证这些“点子”呢？
还要接着往下学习。
02 视频
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