这门课是CS100.1x的后续课，看课程名字就知道这门课主要讲机器学习。难度也会比上一门课大一点。如果你对这门课感兴趣，可以看看我这篇博客，如果对PySpark感兴趣，可以看我分析作业的博客。

Course Software Setup

这门课的环境配置和上一门一模一样，参考我的这篇博客CS100.1x Introduction to Big Data with Apache Spark。

Lecture 1 Course Overview and Introduction to Machine Learning

这一章主要是背景介绍和一些基本概念的介绍。现在的数据越来越多，单一的机器处理这些数据的时候会很慢，所以产生了分布式计算，但是分布式计算本身很复杂，所以出现了Spark来简化分布式计算，特别是Spark MLlib，对解决机器学习问题非常好用。

紧接着介绍了机器学习的概念，包括机器学习的分类，机器学习的相关术语，机器学习的处理流程，处理垃圾邮件的具体例子，线性代数基础知识和衡量时间和空间复杂度的Big O。

这里每个内容都很广，所以不在这里赘述。有兴趣的可以搜搜其他博客。

Lecture 2 Big Data, Hardware Trends, and Apache Spark

这章内容和上一门课的lecture3和lecture4一模一样。参考我的这篇博客CS100.1x Introduction to Big Data with Apache Spark。

Lecture 3 Linear Regression and Distributed ML Principles

这一章干活很多。首先介绍了线性回归和最小二乘法，线性回归在工业中应用非常广，因为算法简单，效果好，而且可以通过增加特征来提高模型复杂度。当模型复杂度高时，容易过拟合，Rideg regression是个很好的选择。

这一章还给出了一个预测歌曲年代的例子，通过这个例子简单介绍了机器学习的处理流程。后面的作业会详细的解决这个问题。

这一章解释了如何用分布式来解决线性回归的问题。我们都知道，在解决线性回归的问题时，有一个closed form solution，如下图

我们得到时间复杂度和空间复杂度

我们发现当数据量很大时，n一般很大，而d表示特征的多少，相比较n，显得很小。所以计算和存储的瓶颈就在于如何存储X和如何计算X的转置乘以X（原谅我懒得打公式）。因为这两项涉及到n。

第一个问题很好解决，因为我们这里就是讲分布式系统，直接把数据分布式存储就行。

第二个问题需要一些技巧，如下图，我们把矩阵的乘法从inner product变成outer product。


现在的时间和空间复杂度为

通过这些步骤，还有一个问题就是，时间和空间的复杂度里仍然有平方项，当d很大时，本地计算d*d也够呛。所以最好有一个复杂度为线性实现的方法。

第一个思路是利用数据的稀疏性，稀疏矩阵在实际问题中很常见，我们可以利用PCA降维，来把d变小；第二个思路就是换个算法，比如梯度下降。

梯度下降的定义和过程我们就不多说了，这里说说梯度下降在分布式里的应用和代码实现。

通过上面的步骤，也解释了三个经验法则。

Lecture 4 Logistic Regression and Click-through Rate Prediction

这一章主要讲逻辑回归和其应用——点击预测。点击预测主要用于在线广告，而且有很多难点，比如影响点击的因素太多太乱、数据量太大。然后介绍了监督学习的概念，并从线性回归到逻辑回归。然后介绍了FP,FN定义和用ROC plot来觉得阈值。接着介绍了如何处理类别型特征（label encoding和one-hot encoding）。当对特征这样处理后，整个矩阵可能会很稀疏，这时候用sparse representation会节省存储空间和计算量。

当one-hot encoding处理后特征太多时，最好不要丢特征，因为虽然矩阵很稀疏，不代表没有信息量；另外一个选择是用feature hashing。

Lecture 5 Principal Component Analysis and Neuroimaging

这一章主要讲PCA和神经科学。。我没太明白为什么讲神经科学，难道是和作业有关系么。然后介绍了无监督学习，从而引出了PCA。介绍PCA的博客太多了，这里不赘述。

这里重点讲讲PCA在分布式上的实现。分两种情况。

第一种情况是Big n和small d，分为4步。

第二种情况是big n和big d。主要用迭代的方法。