第二章：13.1 机器学习的迭代发展

确定系统架构：
- 首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。
实现和训练模型：
- 根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。
诊断和调整：
- 对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。
- 根据诊断结果，做出决策，例如是否需要增大神经网络规模、调整正则化参数（如lambda）、增加或减少数据量、添加或删除特征等。
迭代优化：
- 在这个循环中，通常需要多次迭代，不断选择新的架构，直到模型性能满意。

问题描述：
- 构建一个分类器来识别垃圾邮件和非垃圾邮件。
数据和特征：
- 输入 X：电子邮件的特征。
- 输出标签 y：1或0，表示是否为垃圾邮件。
- 特征构建方法：
  - 使用英语词典中的前一万个单词作为特征，每个单词对应一个特征 X1,X2,...,X10000。
  - 对于每封电子邮件，将这些特征设置为0或1，表示该单词是否出现。
  - 或者，计算单词在电子邮件中出现的次数。
模型训练：
- 使用构建的特征向量训练分类算法，如Logistic回归或神经网络。
性能改进：
- 如果初始模型效果不佳，可以考虑以下改进方法：
  - 收集更多数据。
  - 开发更复杂的特征，如：
    - 基于电子邮件路由信息。
    - 电子邮件头信息，跟踪电子邮件在不同服务器间的传播路径。
    - 检测拼写错误或故意拼写错误的单词。
- 根据算法的偏差或方差情况，选择最有希望的改进方向。

这幅图片展示了两个电子邮件的例子，用于说明垃圾邮件和非垃圾邮件的区别：

垃圾邮件示例：
- 发件人 ：[email protected]
- 收件人：Andrew Ng
- 主题：Buy now!
- 内容：Deal of the week! Buy now! Rolex watches - $100 Medicine (any kind) - £50 Also low cost Mortgages available.
这封邮件具有典型的垃圾邮件特征，如过度夸张的促销语言、低价商品（如劳力士手表和各种药品），以及故意拼错的单词（如"w4tchs"、"med1cine"、"M0rtgage"）。
非垃圾邮件示例：
- 发件人：Alfred Ng
- 收件人：Andrew Ng
- 主题：Christmas dates?
- 内容：Hey Andrew, Was talking to Mom about plans for Xmas. When do you get off work. Meet Dec 22?
这封邮件是私人通信，内容涉及家庭计划和个人安排，没有垃圾邮件的典型特征。

这幅图片提供了减少垃圾邮件分类器错误的几种方法：

收集更多数据：
- 例如，通过"蜜罐"（Honeypot）项目收集数据。蜜罐是一种安全技术，通过设置诱饵来吸引并分析攻击者的行为，从而收集相关数据。
基于电子邮件路由开发复杂特征：
- 从电子邮件头信息中提取特征，分析邮件的传输路径，这有时可以帮助识别垃圾邮件。
从电子邮件正文定义复杂特征：
- 例如，是否应该将"discounting"和"discount"视为同一个词，这涉及到文本处理和特征工程的复杂性。
设计算法检测拼写错误：
- 例如，检测"w4tches"、"med1cine"、"m0rtgage"等故意拼错的单词，这些通常是垃圾邮件发送者用来规避垃圾邮件过滤器的技巧。