Courses上台湾大学林轩田老师的机器学习技法课之Aggregation 模型学习笔记. 混合(blending) 本笔记是Course上台湾大学林轩田老师的<机器学习技法课>的学习笔记,用于学习之后的一些总结. 首先,对于Aggregation模型,其基本思想就是使用不同的 g t 来合成最后的预测模型 G t . 对于合成的方式主要有四种: 方法 数学描述 1. 选择.选择最值得可信的 g t 来当做最终的模型,而这个 gt 可以使用validation set 来进行选择 $$G(x)…

本文主要基于台大林轩田老师的机器学习技法课程中关于使用融合(aggregation)方法获得更好性能的g的一个总结.包含从静态的融合方法blending(已经有了一堆的g,通过uniform:voting/average.non-uniform:linear/non-linear和condition的融合形式来获取更好地性能).动态融合方法learning(没有一堆的g set,而是通过online learning获取g,边学习g,变边进行融合,对照于blending中的uniform融合形式…

极其淡腾的一学期终于过去了,暑假打算学下台大的这门机器学习技法. 第一课是对SVM的介绍,虽然之前也学过,但听了一次感觉还是很有收获的.这位博主总结了个大概,具体细节还是 要听课:http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4198839.html 这位博主总结的很详细:http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4617120.html 这节课提出了一个重要的概念--maxmum margin(它和hinge loss是线性SVM最重要的两个部分)…

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 核技巧引入 如果要用SVM来做非线性的分类,我们采用的方法是将原来的特征空间映射到另一个更高维的空间,在这个更高维的空间做线性的SVM.即: 在这里我们计算这个向量内积有两种方法:一种是对Φ(x)给出明确的定义,分别算出两个高维向量,再做内积:另一种就是利用核函数,直接算出高维的内积.我们以一个例子来看这两种方法,定义一个二次转化: 我们可以直接计算出内积: 可以看出,最后的结果能够用x和x一撇表示出来,这就是一个核函数: 在这里,我们是…

将Adaboost和decision tree相结合,需要注意的地主是,训练时adaboost需要改变资料的权重,如何将有权重的资 料和decision tree相结合呢?方法很类似于前面讲过的bagging,通过采样资料来使资料获得不同的权重. 一棵完全的树的权值会无限大,可能出现过拟合.因此需要得到一棵弱分类的树,方法如下: 接下来比较深入的分析adaboost.经过代换,出现了如下惊人的结果: 某个资料的权重正比于投票分数 联系到之前学习的SVM,发现了一个秘密:投票的分数就是某个点到分隔…

(本文内容和图片来自林轩田老师<机器学习技法>) 1. 线性SVM的推导 1.1 形象理解为什么要使用间隔最大化 容忍更多的测量误差,更加的robust.间隔越大,噪声容忍度越大: 1.2 SVM的问题描述 表示为正式的形式,就是: 1.3 推导点到平面的距离 因此,由于约束条件1,距离里面的绝对值可以去掉,原来的最优化问题变为: 1.4 将SVM问题写成更容易解决的形式 由于w和b乘以同样的倍数得到的平面不变.因此我们做一个放缩,规定: 因此问题就变为了: 在这里,我们发现第二个约束条件其实…

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解 直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

研究的动机是:我们采用了不同的模型得到T个不同的g,那么我们是不是可以通过这些不同的g的融合得到更加出色的G呢?因此,便有了以上四种不同的方法:1)(select)直接选择最好的一个作为融合的结果:2)(uniform)所有的g公平vote:3)(non-uniform)相当于你比较相信某个结果,就赋予它较高的vote权重,这种类似于二次回归问题,就是说,先对不同模型进行优化得到不同的g,然后再次优化做出回归:4)很简单的predictions conditionally.前面的都可以看作是后面…

上一讲主要利用不同模型计算出来的g.採用aggregation来实现更好的g.假设还没有做出来g.我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的"diversity"的data出来.然后训练出一系列的g.比方PLA来说,尽管模型一样,就是直线对二维平面的切割,模型都为直线,那么我们利用bootstrap来做出不同的数据,然后计算出不同的g,然后融合后就能够得到非常好的效果.或者也能够通过调整PLA的初始值来训练,得到一堆g,最后融合(parameter diversity,rand…

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002 重要!重要!重要~ 一.神经网络(NNet)的动机 神经网络有很久的历史,由感知机(perceptron)模型发展而来.单个的perceptron只能处理线性问题,通过组合(融合)多个perceptron,相当于一层的神经网络,能提高perceptron的能力,很容易实现逻辑与.或.非,以及凸集合,但不能实现异或运算.多层次的感知机(perceptrons)模型,不仅能实现异或,功能更为强大.最基本的神经网…