Andrew Ng机器学习编程作业:Anomaly Detection and Recommender Systems

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machine-learning-ex8

在本次练习，第一节我们将实现异常检测算法，并把它应用到检测网络故障服务器上。在第二部分，我们将使用协同过滤来构建电影推荐系统。

1. 异常检测

在这节练习，我们将实现一个异常检测算法来检测服务器电脑异常行为。特征衡量的是每个服务器的吞吐量和延迟。当服务器运行的时候，我们收集到了m=307个样本。因此就有了一个无标签的数据集。我们假定大多数的样本都是正常的（没有异常的）。但是可能有一些异常样本。

我们将使用高斯模型来检测我们数据集的异常样本。我们首先从2维数据开始，允许我们进行可视化我们的算法在做什么。在这个数据集上我们将拟合高斯分布，并找到有低概率的值，可能是异样样本。之后我们可以将异常检测算法应用到有多维的大的数据集上。2D数据集如图1所示

1.1 高斯分布

为了执行异常检测，我们首先需要拟合数据集分布的模型。给定一个数据集我们想要为每一个特征建立高斯分布。对每一个特征，我们需要首先找到参数，用于拟合第i维特征的分布。

其中μ是均值是方差。

1.2 估计高斯的参数

我们可以估计第i个特征的参数，通过使用下面的等式。估计平均值我们可以使用：

对于方差，我们可以使用

我们的任务是完成estimateGaussian.m文件内的代码，这个函数是数据矩阵X，输出n维向量mu表示每个特征平均值，和n维向量sigma2包含每个特征的方差。

注意在MATLAB中，var 函数默认使用而不是当计算时。

当我们完成 estimateGaussian.m内的代码时，下面代码将会可视化拟合的高斯分布的轮廓。我们画出的图应该跟图2类似。从图中我们可以看到大多数的样本在图中有很高的概率。而异样样本所在区域有底概率。

estimateGaussian.m内代码

mu = mean(X);

sigma2 = mean((X-mu).^2)';

mu = mu';

1.3 选择阈值ε

我们现在获得了高斯参数，我们可以估计哪个样本有高概率，哪个样本时低概率。低概率的样本在我们的数据集中更可能是异常样本。决定哪个样本是异常的一种方式是通过交叉验证集找到阈值。在这一部分练习，我们将实现算法通过找到阈值ε。

我们现在应该完成selectThreshold.m文件内的代码，在这里，我们将使用交叉验证集，其中标签等于1表示是异常样本。y=0是正常样本。对于每个交叉验证样本，我们将计算，概率向量将通过pval传给selectThreshold.m。对应的标签为向量 yval。

selectThreshold.m函数应该返回两个值。第一个是阈值ε，如果一个样本x的概率小于ε，那它将被认为成异样样本。函数应该同样返回F1score，告诉我们我们的阈值找的有多么好。对于不同的ε我们将计算

通过计算正确分类的与错误分类的数量。

通过如下公式计算

其中计算precision and recall通过

• P：精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是
• R：而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。

在selectThreshold.m中，已经有了循环计算不同的ε值，并根据F1 score选择最合适的ε。现在我们应该补全selectThreshold.m代码。通过交叉验证机计算F1 scorse。我们应该看到结果8.99e-05.

如果我们想计算一个二进制向量，有多少个0可以通过sum(v == 0)。

当我们出现selectThreshold.m内的代码我们；该看到结果如图3所示

selectThreshold.m的代码：

predictions = (pval<epsilon);

tp = sum((predictions==1)&(yval==1));
fp = sum((predictions==1)&(yval==0));
fn = sum((predictions==0)&(yval==1));

prec = tp/(tp+fp);
rec = tp/(tp+fn);
F1 = 2*prec*rec/(prec+rec);

1.4 高维度数据集

这一部分代码将会在更复杂的数据集上执行异常检测算法。在这个数据集中，每个样本有11个特征。获得了更多服务器的属性。下面代码首先会计算高斯参数。接着估计每个样本的概率。然后通过交叉验证集计算阈值ε，我们应该看到结果epsilon约等于1.38e-18。和117个异样样本。

%  Loads the second dataset. You should now have the variables X, Xval, yval in your environment
load('ex8data2.mat');

%  Apply the same steps to the larger dataset
[mu, sigma2] = estimateGaussian(X);

%  Training set
p = multivariateGaussian(X, mu, sigma2);

%  Cross-validation set
pval = multivariateGaussian(Xval, mu, sigma2);

%  Find the best threshold
[epsilon, F1] = selectThreshold(yval, pval);
fprintf('Best epsilon found using cross-validation: %e\n', epsilon);
fprintf('Best F1 on Cross Validation Set:  %f\n', F1);
fprintf('# Outliers found: %d\n', sum(p < epsilon));

2 推荐系统

在这一节练习，我们将使用协同过滤算法应用到电影评分的数据集上。电影评分的范围为1到5。数据集有个用户，和个电影。我们将实现 cofiCostFunc.m函数计算协同过滤的目标函数和梯度。在实现目标函数和梯度后，我们将使用 fmincg.m来学习协同过滤的参数。

数据集MovieLens 100k Datase

2.1 电影评分数据集

这一节的代码将会从ex8_movies.mat中加载数据集。提供变量Y和R。矩阵Y(num_movies  num_users matrix) 存储了从1到5的评分。矩阵R是一个二进制矩阵，其中R（i,j）=1  ，如果j给电影i评分了画。反之R（i,j）=0.协同过滤的目标是预测用户对还没评分的电影评分。

下面代码计算了第一个电影 (Toy Story)的平均分。

load('ex8_movies.mat');
Y is a 1682 x 943 matrix, containing ratings (1 - 5) of 1682 movies on 943 users
R is a 1682 x 943 matrix, where R(i,j) = 1 if and only if user j gave a rating to movie i
% From the matrix, we can compute statistics like average rating.
fprintf('Average rating for movie 1 (Toy Story): %f / 5\n\n', mean(Y(1, R(1, :))));

我们可以可视化评分矩阵通过把他画出来

imagesc(Y);
ylabel('Movies');
xlabel('Users');

第i行对应第i个电影的特征向量。第j行对应第j个用户的参数向量。都是n维向量。在这节练习我们使用n=100。即有100个特征。

2.2 协同过滤算法

现在我们开始实现协同过滤算法。我们首先实现代价函数。电影推荐系统中的系统过滤算法的参数是向量与模型是通过用户j预测电影i的评分。。给定一个用户已经对一些电影评分的数据集。我们希望得到参数。产生最好的拟合。

我们将完成cofiCostFunc.m内的代码来计算协同过滤的代价函数和梯度。注意此函数的参数是X和Theta。为了现成使用最小优化器如fmincg。代价函数必须被展开成一个单独的向量 params。我们在神经网络中也曾这样做过。

2.2.1 协同过滤的代价函数

为正则化的代价函数如下

我们应该完成cofiCostFunc.m 内的代码，并完成代价值J，注意我们需要计算代用户j和电影i的代价值，当且仅当。当我们完成这个函数后，我们应该看到输出22.22

cofiCostFunc.m代码

J = 1/2*sum(sum(((X*Theta'-Y).*R).^2));

注意我们可是用R矩阵将需要选择项设为0，比如R.*M 可以对每个元素进行乘法。因为R元素的值只有0和1.因此R与M做点乘，结果只有R元素的值为0，M元素的值才为0.

2.2.2 协同过滤算法的梯度

现在我们应该实现写过过滤算法梯度。我们应该完成cofiCostFunc.m内代码，返回变量X_grad和Theta_grad。计算公式如下

当我们完成后，梯度检测将会检测我们的梯度。如果梯度正确我们应该看到产生与梯度检测相近的结果。

定义一部电影的特征向量的导数为：

cofiCostFunc.m代码

J = 1/2*sum(sum(((X*Theta'-Y).*R).^2));

X_grad = ((X*Theta'-Y).*R)*Theta;

Theta_grad = ((Theta*X'-Y').*R')*X;

2.2.3 正则化代价函数

正则化代价函数的定义如下：

完成 cofiCostFunc.m的代码

J = 1/2*sum(sum(((X*Theta'-Y).*R).^2));

X_grad = ((X*Theta'-Y).*R)*Theta;

Theta_grad = ((Theta*X'-Y').*R')*X;

J = J+lambda/2*sum(sum(X.^2));
J = J+lambda/2*sum(sum(Theta.^2));

2.2.4 正则化梯度

正则化的梯度函数如下

cofiCostFunc.m内代码

J = 1/2*sum(sum(((X*Theta'-Y).*R).^2));

X_grad = ((X*Theta'-Y).*R)*Theta;

Theta_grad = ((Theta*X'-Y').*R')*X;

J = J+lambda/2*sum(sum(X.^2));
J = J+lambda/2*sum(sum(Theta.^2));

X_grad = X_grad+lambda*X;
Theta_grad = Theta_grad+lambda*Theta;

2.3 学习电影推荐系统

我们完成协同过滤的代价函数和梯度后，我们就可以训练我们自己的电影推荐系统。 。

% Load movvie list
movieList = loadMovieList();

% Initialize my ratings
my_ratings = zeros(1682, 1);

% Check the file movie_idx.txt for id of each movie in our dataset
% For example, Toy Story (1995) has ID 1, so to rate it "", you can set
my_ratings(1) = 4;
% Or suppose did not enjoy Silence of the Lambs (1991), you can set
my_ratings(98) = 2; 

% We have selected a few movies we liked / did not like and the ratings we gave are as follows:
my_ratings(7) = 3;
my_ratings(12)= 5;
my_ratings(54) = 4;
my_ratings(64)= 5;
my_ratings(66)= 3;
my_ratings(69) = 5;
my_ratings(183) = 4;
my_ratings(226) = 5;
my_ratings(355)= 5;

fprintf('\n\nNew user ratings:\n');
for i = 1:length(my_ratings)
    if my_ratings(i) > 0
        fprintf('Rated %d for %s\n', my_ratings(i), movieList{i});
    end
end

2.3.1 推荐系统

在将额外的评分信息添加到数据集中，我们就可以使用协同过滤训练我们的模型。学习参数X和Theta

%  Load data
load('ex8_movies.mat');

%  Y is a 1682x943 matrix, containing ratings (1-5) of 1682 movies by 943 users
%  R is a 1682x943 matrix, where R(i,j) = 1 if and only if user j gave a rating to movie i
%  Add our own ratings to the data matrix
Y = [my_ratings Y];
R = [(my_ratings ~= 0) R];

%  Normalize Ratings
[Ynorm, Ymean] = normalizeRatings(Y, R);

%  Useful Values
num_users = size(Y, 2);
num_movies = size(Y, 1);
num_features = 10;

% Set Initial Parameters (Theta, X)
X = randn(num_movies, num_features);
Theta = randn(num_users, num_features);
initial_parameters = [X(:); Theta(:)];

% Set options for fmincg
options = optimset('GradObj','on','MaxIter',100);

% Set Regularization
lambda = 10;
theta = fmincg(@(t)(cofiCostFunc(t, Y, R, num_users, num_movies, num_features,lambda)), initial_parameters, options);

% Unfold the returned theta back into U and W
X = reshape(theta(1:num_movies*num_features), num_movies, num_features);
Theta = reshape(theta(num_movies*num_features+1:end), num_users, num_features);

为了预测用户j对电影i的评分，我们需要计算。下面代码将会计算每个用户对每部电影的评分。并显示出推荐的电影。我们可能会获得不同的预测，因为不同的随机初始化。

p = X * Theta';
my_predictions = p(:,1) + Ymean;

movieList = loadMovieList();

[r, ix] = sort(my_predictions,'descend');
for i=1:10
    j = ix(i);
    if i == 1
        fprintf('\nTop recommendations for you:\n');
    end
    fprintf('Predicting rating %.1f for movie %s\n', my_predictions(j), movieList{j});
end
for i = 1:length(my_ratings)
    if i == 1
        fprintf('\n\nOriginal ratings provided:\n');
    end
    if my_ratings(i) > 0
        fprintf('Rated %d for %s\n', my_ratings(i), movieList{i});
    end