编辑:[db:作者] 时间:2024-08-25 08:59:01
本日我们连续讲完剩下的几个算法事理与运用处景。
一、基本的机器学习算法
1. 支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)
1)支持向量机入门理解
支持向量机可以算是机器学习当中比较难的部分了,一样平常很多学习机器学习的同学学到这个部分都会选择“狗带放弃”,但是我们还是要坚持去普通易懂的理解,只管即便帮助大家深入浅出。
SVM一样平常用于办理二分类问题(也可以办理多分类和回归问题,目前紧张的运用处景便是图像分类、文本分类以及面部识别等场景),归根结底便是一句话最大化离平面最近的点到到平面之间的间隔,这个实在就叫支持向量;类似图中的直线,对两边的点形成的超平面(绿色虚线与赤色虚线)能够最大。
2)线性分类器定义
在机器学习的上篇中讲到线性回归为一元线性回归,一元也便是一个自变量加上一个因变量,这种在二维坐标轴可以表示成(x,y);假设有两类要用来区分的样本点,一类用黄色的“●”,另一类用赤色的“□”,中间这条直线便是用来讲两类样本完备分开的分类函数,用数学化的办法描述图片便是:
样本数据:11个样本,2个输入 (x1,x2) ,一个输出y。
第i个样本的输入:
输出y:用1(赤色方形□)和-1(黄色圆点●)作为标签。
演习样本凑集:
演习的核心目标:以演习的样本为研究的工具,找到一条直线能够将两类样本能够有效分开,一个线性函数能够把样本进行分开的话,我们就称之为样本的线性可分性:
当样本点位(x1,x2,y)的时候,找到上述这条直线进行平面样本点分割,个中区域 y = 1(图中的类+1)的点用下述公式表达:
那么y = -1类的点表达式便是:
上述便是线性可分的明确定义,由此类推用更高维度的超平面可以通过增加x维度来表达,我们认为这种表达办法会比较的麻烦会用矩阵表达式来进行代替:
一样平常简写为,方便理解:
大家要厘清一个观点,在公式当中X不是代表横坐标,而是样本的向量表达式,如果上图最下方的红框坐标是(5,1),那么这个对应的列向量表达式如下所示;个中WT 代表是一个行向量,便是我们所说的位置参数,X是一组列向量,是已经知道的样本数据,Wi表示的便是Xi的系数,行向量和列向量相乘就得到了11的矩阵,也便是一个实数了:
3)如何找到得当的参数构建线性分类器
机器学习便是找到通过学习的算法找到最得当超参Wi,支持向量机有两个目标:第一个是使间隔最大化,第二个是使样本精确分类;
我们都学过欧式间隔公式,二维空间当中的点位(x,y)到 对应直线的间隔可以表示为,
用这个逻辑推演扩展到n维度空间之后,n维度的向量表示为:
即n维度列向量到直线公式的间隔可以表示为:
个中:
根据下图可以辅导,支持向量到超平面的间隔便是d,其他点到超平面的间隔就会大于d;
以是按照欧式间隔事理,我们就可以得到下列式子:
公式两边同时除以d,并且我们令||w||d = 1(方便公式推导,对目标函数本身无影响),可以得到下列式:
并且我们对方程进行合并可以得到式:
我们就得到了最大间隔下的两个超平面,分别为过绿色原点的平面和过黄色三角的平面,我们来最大化这个间隔就可以得到:
我们令y(wTx+b ) = 1,末了可以得到:
再做一个分子与分母之间转化可以得到:
为了简化问题,再把w里面的根号去除一下,以是我们终极优化问题可以得到哀求办理的w:
策略产品理解支持向量机SVM到这个阶段已经差不多了,后面详细的求解w涉及到对偶问题的求解拉格朗日乘数法和强对偶问题求硬间隔,当分类点位存在交织的时候还须要设定软间隔(放宽对付样本的哀求,许可少量的样本分类缺点),已经属于偏算法数学解题范畴了,感兴趣同学可以深度理解与推导一下。
4)支持向量机的优缺陷
优点:
理论根本完善,比较较于神经网络可阐明性更强;求解是全局最优而不是局部最优;同时适用于线性问题和非线性问题(核函数)两种;高纬度样本空间同样也能用SVM支持向量机;缺陷:
SVM不太适宜超大的数据集类型。
2. 朴素贝叶斯算法-Naive Bayes
朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和条件独立性假设的分类方法,属于天生模型(工业界多用于垃圾邮件分类、信用评估以及钓鱼网站监测等场景),核心思想便是学习输入输出的联合概率模型P(X,Y),然后利用条件概率公式求得P(Y | X )-表示在X发生的条件下,Y事宜发生的概率。Arthur先带大家回顾一下大学数学概率论的根本知识,便于大家能够快速理解。
1)概率论根本必备知识
个中条件概率公式如下所示:
P(X,Y)表示的是Y和X同时发生的概率;
如果X和Y是相互独立事宜的话P(X,Y)=P(X)P(Y)如果X和Y不相互独立那么P(X,Y) = P(Y | X )P(X)= P(X | Y )P(Y)。两遍同时除以一个P(X),就得到了我我们的主角贝叶斯公式:
2)朴素贝叶斯的学习和分类
我知道了贝叶斯公式之后,怎么用其事理来做分类呢,跟随Arthur按照下面的思路一起推演:
假设:演习集 T={(x1,y1),…,(xn,yn)},通过P(Y = k), k = 1,2,…,k 算出 P(Y)。
在朴素贝叶斯中我们把条件概率分布做独立性假设,解耦特色与特色之间的关系,每个特色都视为单独的条件假设:
n代表的特色个数,根据后验概率带入贝叶斯定理可以得到:
再把特色条件独立性带入到公式当中得到以下的式子,就得到了决策分类器:
可以看出,X的归类办法是由x属于哪一个类别的概率最大来决定的,决策函数改写成为:
我们来举个普通易懂的栗子吧,不然大家看着一堆公式也不太好理解,如果小明过往出门的依照以下的规则分布:
现在有一天(x1=晴朗,x2=事情日),求小明这一天是否出门?
=(2/52/53/5)/(3/53/5)=0.267,同理我们得到P(不出门|晴朗,事情日)=0.4
P(不出门|晴朗,事情日)> P(出门|晴朗,事情日),因此我们剖断小明这一天多数是不出门的;
3)朴素贝叶斯校准与属性值处理
① 拉普拉斯校准
p(x) 为0的时候,也便是某个特色下,样本数量为0。则会导致y = 0;以是x须要引入Laplace校准,在所有种别样本计数的时候加1,这样可以避免有个式子P(X)为0带来终极的y = 0。
② 属性特色处理
以上都是先容的特色离散值可以直接进行样本数量统计,统计概率值;如果是连续值,可以通过高斯分布的办法打算概率。
4)朴素贝叶斯的优缺陷
优点:
坚实的数学根本,适宜对分类任务,有稳定分类效率;结果易阐明,算法比较大略,常常用于文本分类;小规模数据表现好,能处理分类任务,适宜实时新增的样本演习。缺陷:
须要先验概率输入;对输入的数据表达形式敏感,分类决策也存在缺点率;假设了样本独立性的先决条件,如果样本之间存在一定关联就会明显分类滋扰。二、策略产品必知机器学习系列干货总结给策略产品、运营讲机器学习系列到这里就结束了,该系列的文章目的是在为转型策略产品,或者是已经从事策略产品、策略运营方向的同学普通易懂的理解机器学习算法事理与思想。
很多文科同学/运营会以为看着策略公式就头大,实在怎么去推导不是我先容这篇文章的目的,理解核心的思想与运用处景,如何和业务贴近做事才是关键,我们毕竟不是算法,须要间隔两者事情职责和范围边界。
希望这个系列真正能做到遍及策略产品经理的事情,更深入浅出的遍及到关于机器学习的知识。
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