机器学习-PLA算法.docVIP

最近在跟台大的这个课程，觉得不错，想把学习笔记发出来跟大家分享下，有错误希望大家指正。 一机器学习是什么？ INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/201312f53fbb7d9a2d4cfba556586png \* MERGEFORMATINET  ? 感觉和?Tom M. Mitchell的定义几乎一致， A computer program is said to learn from?experience?E with respect to some class of tasks T and performance measure?P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 简而言之，就是我们想要机器在某些方面有提高（如有哪些信誉好的足球投注网站排名的质量，即NDCG提高），就给机器一些数据（用户的点击数据等各种）然后让机器获得某些经验（Learning to rank的一种模型，也就是数学公式）。这里有点需要强调，那就是提高指标，必须要有某种指标可以量化这种提高，这点还是很关键的，工业界做机器学习，首先关注data，其次就是有无成型的measurement，可以使Precision/Recall，也可以是NDCG等。 ? 二什么时候可以用机器学习？ INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/2013124e575d66c2804817b0601d1f69cf3e04.png \* MERGEFORMATINET  ? 其实就三要素： 有规律可以学习； 编程很难做到； 有能够学习到规律的数据； 编程很难做到可以有多种，大部分原因是系统太复杂，很难用Rule-based的东西去解决，例如有哪些信誉好的足球投注网站排名，现在影响排名的因素有超多几百种，不可能去想出这些因素的规则，因此，这时候用机器学习就是恰到好处。特别是移动互联网的今天，用户更容易接触互联网，产生的数据越来越多，那么要找到某些不容易实现的规律，用机器学习就是很好的了，这也是为啥机器学习这么火，其实我学机器学习不仅仅是一种投资（肯定它未来的发展前途），我想做的事情还有一点，就是通过它更深刻的理解人脑的学习过程，提高自己的学习效率和思维能力。 ? 三具体如何用机器学习？ INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/201312bd9ddd94d34f4bf3a41c6e0d98b4cb04.png \* MERGEFORMATINET  INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/20131278260f3fa16a4967b0e398a68b63abbe.png \* MERGEFORMATINET  ? 输入是两个：1 data；2?假设集合。Data如何使用？通过提取出feature vector来使用，也就是那个training examples，假设集合是用来选取最终f的。也就是说，输出就是f（或近似f）。 ? 四第一个机器学习算法：PLA（Perceptron Learning Algorithm） 课程讲述这个算法的总体思路如下（典型的提出问题，分析问题以及解决问题）: ? 通过信用卡问题引入PLA； 对问题用数学抽象，并得到目标函数； 详细解释PLA迭代（学习）过程； 证明PLA学习的过程可以收敛并会得到最优解； 分析PLA优缺点，并提出克服缺点的一些方法； ? 这个算法本质上是线性分类器，针对给定的feature vector给出Yes?或者?No的回答 下面是用这个算法去解决信用卡问题的数学抽象： INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/201312fe19d9a290b54becad3d736d4ad30863.png \* MERGEFORMATINET  这里的思想在于朴素的把从用户信息抽出来的一些feature（年龄等）量化并组成vector，然后乘以一个权重向量，并设定一个阈值，大于这个阈值就表示好，小于表示不好，很明显这个式子的未知变量有两个（实际只有一个）： 权重向量?wi, 1=i=d; 阈值，下面设为0 做一点小小的变形使得式子更加紧凑， INCLUDEPICTURE \d /blog/115277/201312f32ad04c6010480384e7638781bdc088.png \* MERGEFORMATINET  还有就是从这个模型可以知道，regression model也可