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机器学习发展到今天,大致可以分为以下两大类:传统的机器学习算法和深度学习算法
传统机器学习算法常用的有:(包括但不限于)
参考: https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322
要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的 margin 达到最大,margin就是超平面与离它最近一点的距离;它主要应用于二分类问题,通过定位两类数据在几何空间中的边缘,来确定分类器。恰好能“最好地”将两类数据分开,这样的超平面(或曲面)就是SVM分类器。
这样的超平面在两类数据之间,同时应该具备如下两个条件:
级联增强就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑,会得到一个效果比较好的分类器。
根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。
在源数据中随机选取数据,组成几个子集,S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别,由 S 随机生成 M 个子矩阵,这 M 个子集得到 M 个决策树。
将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果成 M 个子矩阵。
当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,小于等于1的,这个时候单纯的线性模型是做不到的,因为在定义域不在某个范围之内时,值域也超出了规定区间。
这个模型需要满足两个条件 大于等于0,小于等于1
大于等于0 的模型可以选择 绝对值,平方值,这里用 指数函数,也一定大于0
小于等于1 用除法,分子是自己,分母是自身加上1,那一定是小于1的了
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再做一下变形,就得到了 logistic regression 模型
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通过源数据计算可以得到相应的系数了
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最后得到 logistic 的图形
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给一个新的数据时,离它最近的k个点中,哪个类别多,这个数据就属于哪一类
eg:要区分 猫 和 狗,通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话,圆形和三角形是已知分类的了,那么这个 star 代表的是哪一类呢
k=3时,这三条线链接的点就是最近的三个点,那么圆形多一些,所以这个star就是属于猫
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想要将一组数据,分为三类,粉色数值大,黄色数值小
最开心先初始化,这里面选了最简单的 3,2,1 作为各类的初始值
剩下的数据里,每个都与三个初始值计算距离,然后归类到离它最近的初始值所在类别
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分好类后,计算每一类的平均值,作为新一轮的中心点
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几轮之后,分组不再变化了,就可以停止了
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Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里
NN 由若干层神经元,和它们之间的联系组成
第一层是 input 层,最后一层是 output 层,中间层称为hidden层(若干个隐层神经元)
input 输入到网络中,被激活,计算的分数被传递到下一层,激活后面的神经层,最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数,下图例子得到分类结果为 class 1
同样的 input 被传输到不同的节点上,之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias
这也就是 forward propagation
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Markov Chains 由 state <状态>和 transitions<转换> 组成;
eg:根据这一句话 ‘the quick brown fox jumps over the lazy dog’,要得到 markov chain步骤,先给每一个单词设定成一个状态,然后计算状态间转换的概率
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这是一句话计算出来的概率,当你用大量文本去做统计的时候,会得到更大的状态转移矩阵,例如 the 后面可以连接的单词,及相应的概率
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生活中,键盘输入法的备选结果也是一样的原理,模型会更高级
经典的网络框架有很多,检测网络如rcnn系列,yolo,ssd等;识别网络有LeNet,Googlenet,AlexNet,ResNet等,后续补充
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