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Machine Learning Foundations 4: Feasibility of Learning


        这里探讨的是:机器学习是否是可行的     一开始说机器学习做不到 但是加上一些统计上的假设,譬如资料的产生方式,表现衡量方法,就可以做推论做验证,就是机器学习。         上一节主要说的是机器学习的分类 这一节首先说什么情况下机器学习做不到,在做不到情况下怎样处理可以变的做得到。         首先看个小问题:     上面三张属于 -1 类,下面三张属于 +1 类 则下面的你会判断属于哪一类         答案是非常多的,根据不同的分类方式得到的结果是不同的。         再来一个例子:     输入是一个三个维度的向量,输出还是正负1 然后给了你5笔资料,则g会是怎样的?     做法可以是: 列出所有的可能性,然后标注5比资料,然后找一条线来区分资料。(类PLA算法)         你会发现符合5个资料的结果非常多,用他们再用来预测其他,结果会完全不一样。     想一下你会发现: 我们想要的不是把已知的都答对,而是对于未来的结果答对的最多。…

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Machine Learning Foundations 3: Types of Learning


    内容 根据资料输出结果不同来分类:classification,regression,structured 根据资料输出的标记不同来分类:supervised,unsupervised,simisupervised,reinforcement(增强) 根据取得资料的方法不同来分类:batch,online,active 根据资料输入的抽象不同来分类:concrete, raw, abstract         上一节讲到的是对于回答是非题,我们可以采用 PLA 来解决         先复习一下是非题:例如银行要不要给顾客发信用卡,给机器资料,机器给出答案要或者不要。 两种可能性习惯用正负1来表示。         用图来表示就是给出一堆有标识的点,机器会把区域划分成两部分分别表示正负1的区域。划分可以是直线曲线甚至其他不规则划分方式。     二元分类是最基本的问题。         那么如果我们今天不是要把问题分成两类,就是多类问题。     譬如分美元铜板,有四种。 如果我们给机器的是硬币的重量,如图所示,我们希望机器可以通过相关数据分硬币为四类。这就是 multiclass 问题。     其他例子: 手写数字分类 0-9 一张图里面是什么水果 电子邮件分类:重要的,社交的,广告的,等等     Recognition 领域有非常多的应用。      …

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Machine Learning Foundations 2: Learning to Answer Yes/No


    内容:     线性可分相关处理 详细介绍了 PLA 以及变形:口袋算法         上一讲说的就是     机器学习 通过演算法A学习资料D,从H集合里面选择最符合数据D表现的G     今天讲的是怎么样的机器学习算法可以做是非题?         先来复习一下机器学习流程图     那么具体的H会长什么样?         这里给大家介绍一个模型:     每个使用者一个x是一个向量,每一个维度表示的是一个衡量值。 我们把维度综合起来算一个分数,分数总和超过一定的数值就过关,给他发信用卡。     分数 = 加权和(维度x * 维度重要性权值w)     这里我们用两个值来表示:好的(1)不好的(-1) 这样判断就可以公式化为h:sin(上面的加权和 – 门槛值) 结果就可以来判断好坏     h…

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Machine Learning Foundations 1: The Learning Problem


    课程基本信息         机器学习 学习的两条路径     理论:数学之美,但是不会用 方法:直接一个一个例子使用,但是不知道该在什么情况下用什么。         这门课里面是从基础切入。 每一个学习机器学习的人都因该会的东西。 不代表简单。     想听一个故事一样听课: 从问题出发,什么时候用得上机器学习,为什么这时候会用机器学习,机器学习是怎么样做的,怎么样让机器学习的更好。         NTU课程安排:     15-17周,每周两小时。 流程图表示的是学生专业分布。     Coursear课程安排:     前八周基础,后八周另开一门课讲应用。 从黑板教学变成投影片教学。         测验小问题。         答案:XXXV         开始讲第一部分:…

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