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机器学习的几个概念 (转载)

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发表于 2012-3-14 08:47:23 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式


机器学习:主要解决分类、回归、聚类3类任务。分类和回归的本质是让机器自动的学习模型参数,然后根据学习到的模型来预测新的数据。聚类是自动发现数据集合中的一些规律。
分类:根据特征x,来确定类别y。
回归:本质上是找一个模型来拟合数据变化规律。常用的是线性回归等方法。
聚类:本质上是找到数据集合中的一个个小的聚簇cluster。常见的是k近邻等方法。
广义线性模型:定义y为观测值,x为特征。一般的分类或回归问题都是计算p(y|x)。可以认为y符合某种分布,x是y的属性,当x确定后我们要计算出y在这个分布下的值。常见的几种分布(高斯gaussian分布、贝努力bernoulli分布、多项式multinomial分布)都可以转化为指数函数形式,这个指数函数的输入是x的线性变化后的值θx。把模型通用化得表示为一个线性变化后的指数模型,就可以用最大似然函数来求解模型里面的参数。

高斯分布和最小二乘的关系:可以认为y值是在θx附近符合高斯分布的数值,用指数函数的形式表示这个高斯概率分布。用最大似然求解参数时,等价于求解(y-θx)的平方和最小。
梯度下降:就是求一阶导下降的方向,然后顺着这个方向找到一阶导为0的点。
牛顿方法:求解最优化问题的一种方法。简单说就是迭代的求二阶导0值,来找到一阶导为0的点。
最大似然:当模型确定后,使得已知数据的发生概率最大。
贝叶斯公式:p(y|x)=p(x|y)*p(y)/p(x)。根据这个公式,就可以在p(x|y)和p(y|x)之间进行相互转化。另一个经常和贝叶斯一起使用的公式是p(x)=∑p(x|y)(对所有的y),用来求变量单独的出现概率。
局部加权算法(locally weighted regression algorithm):把整个区间的预测问题,转化为局部区间的预测问题,然后使用临近的点做回归预测。
最大熵:保留未知情况的所有概率可能。最大熵模型的优化目标为选择熵最大的模型,约束条件是特征的期望分布等于真实分布,不对未知情况做额外假设。最大熵模型求解最优化问题时,特征的期望概率与真实概率一致。期望概率是标注数据中的分布,公式为p'(f)=∑p'(x)*p(y|x)*f(x,y)。真实概率为p(f)=∑p'(x,y)f(x,y)。其中,p'(x),p'(x,y)都是标注数据中的实际分布。最大熵模型优化时要保证条件概率p(y|x)等于经验概率p'(y|x)。也就是只用数据中已有的分布作为先验知识进行约束。
监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning):前者有标注数据,后者没有。

神经网络(neural network):每个神经元可看作是一个指数函数,不同的指数函数处理不同的边界识别问题。神经网络的泛化能力比较好,能很好的处理各种噪声干扰。难点在于对神经元函数的选取,隐藏单元的控制,学习率的设定。另外,神经网络很容易收敛到局部最优解。

最右边界算法(max margin algorithm):本质上是求解一个与决策平面垂直的最优的法向量。


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