考虑dual SVM 问题:如果对原输入变量做了non-linear transform,那么在二次规划计算Q矩阵的时候,就面临着:先做转换,再做内积:如果转换后的项数很多(如100次多项式转换),那么耗费的时间就比较多. 能否在计算Q矩阵这一步的时候,把transform+inner product合成一步呢? 这里就用到了一些kernel trick. 简单来说:某些特殊形式的transfrom,利用kernel trick就是只用计算一次transform之前的输入向量内积(X'X),tr…

Hard-Margin的约束太强了:要求必须把所有点都分开.这样就可能带来overfiiting,把noise也当成正确的样本点了. Hard-Margin有些“学习洁癖”,如何克服这种学习洁癖呢? 沿用pocket算法的思想,修改一下优化目标函数的形式,补上一个错分点的惩罚项CΣ.... (1)C越大,对错误的容忍度就越小,margin越小 (2)C越小,对错误容忍度就越高,margin越大 因此引入的参数C是在large margin和noise tolerance之间做了一个权衡. 但是上…

最近求职真慌,一方面要看机器学习,一方面还刷代码.还是静下心继续看看课程,因为觉得实在讲的太好了.能求啥样搬砖工作就随缘吧. 这节课的核心就在如何把kernel trick到logistic regression上. 首先把松弛变量的表达形式修改一下,把constrained的形式改成unconstrained的形式. 改成这种'unconstrained' form of soft-margin SVM之后,突然发现很像L2 regularization 如果用regularized mode…

GBDT之前实习的时候就听说应用很广,现在终于有机会系统的了解一下. 首先对比上节课讲的Random Forest模型,引出AdaBoost-DTree(D) AdaBoost-DTree可以类比AdaBoost-Stump模型,就可以直观理解了 1)每轮都给调整sample的权重 2)获得gt(D,ut) 3)计算gt的投票力度alphat 最后返回一系列gt的线性组合. weighted error这个比较难搞,有没有不用动原来的模型,通过输入数据上做文章就可以达到同样的目的呢? 回想bag…

(转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课.那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助.下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem. 一.What…

首先从介绍了Large_margin Separating Hyperplane的概念. (在linear separable的前提下)找到largest-margin的分界面,即最胖的那条分界线.下面开始一步步说怎么找到largest-margin separating hyperplane. 接下来,林特意强调了变量表示符号的变化,原来的W0换成了b(这样的表示利于推导:觉得这种强调非常负责任,利于学生听懂,要不然符号换来换去的,谁知道你说的是啥) 既然目标是找larger-margin s…

这节课内容介绍了SVM的核心. 首先,既然SVM都可以转化为二次规划问题了,为啥还有有Dual啥的呢?原因如下: 如果x进行non-linear transform后,二次规划算法需要面对的是d`+1维度的N个变量,以及N个约束 如果d`的维度超大,那么二次规划解起来的代价就太大了.因此,SVM的精髓就在于做了如下的问题转化: 不需要问太深奥的数学,知道为啥要dual的motivation就可以了. 这里再次搬出前人的智慧:Lagrange Multipliers 但是这里跟ridge regr…

上节课讲了Kernel的技巧如何应用到Logistic Regression中.核心是L2 regularized的error形式的linear model是可以应用Kernel技巧的. 这一节,继续沿用representer theorem,延伸到一般的regression问题. 首先想到的就是ridge regression,它的cost函数本身就是符合representer theorem的形式. 由于optimal solution一定可以表示成输入数据的线性组合,再配合Kernel T…

在NNet这个系列中讲了Matrix Factorization感觉上怪怪的,但是听完第一小节课程就明白了. 林首先介绍了机器学习里面比较困难的一种问题:categorical features 这种问题的特征就是一些ID编号这类的,不是numerical的. 如果要处理这种情况,需要encoding from categorical to numerical 最常用的一种encoding方法就是binary vector encoding(也是实习工作中用过的路子),将binary vecto…

这节课主要讲述了RBF这类的神经网络+Kmeans聚类算法,以及二者的结合使用. 首先回归的了Gaussian SVM这个模型: 其中的Gaussian kernel又叫做Radial Basis Function kernel 1)radial:表示输入点与center点的距离 2)basis function:表示‘combined’ 从这个角度来看,Gaussian Kernel SVM可以看成许多小的radial hypotheses的线性组合(前面的系数就是SV的alphan和yn)…