【AI学习笔记】初学机器学习西瓜书概要记录（一）机器学习基础知识篇

初学机器学习西瓜书的概要记录（一）机器学习基础知识篇(已完结)
初学机器学习西瓜书的概要记录（二）常用的机器学习方法篇(持续更新)
初学机器学习西瓜书的概要记录（三）进阶知识篇(待更)

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以下内容出自周志华老师亲讲西瓜书

1.1 机器学习

（1）经典定义：利用经验改善系统自身的性能。（经验->数据）
随着该领域的发展，目前主要研究智能数据分析的理论和方法，并已成为智能数据分析技术的源泉之一

1.2 典型的机器学习过程

适用于全局 - 模型 适用于局部 - 模式（pattern）

1.2 机器学习理论

PAC（Probably Approximately Correct 概率近似正确模型）
$$P(|f(x)-y|\le ϵ)\ge 1-\delta$$

建立一个模型，对于数据 $x$ 样本得到一个模型 $f$，那么模型 $f$ 会对 $x$进行一个判断，即 $f(x)$，我们希望这个模型判断特别准，即逼近真实结果 $y$。那么可以表达为 $|f(x)-y|\le ϵ$，即它们俩的差别小于一个很小的数。希望能得到这样一个模型 $f$，但并不是每次都能得到，所以希望能以很高的概率去得到它，很高的概率意味着$P(|f(x)-y|\le ϵ)\ge 1-\delta$，如果$\delta$非常小，那么获取到这个模型的概率就非常高。
为什么不追求该模型一定是准的，即$|f(x)-y|=0$，且一定能获取到该模型？
机器学习通常解决的问题具有高度的不确定性、高度的复杂性，甚至不知道怎么去做它。当我们的知识已经不能精确的给我结果的时候，我从数据里去分析，希望能从数据中得到答案。
$$P?=NP$$
P问题：在多项式时间内，能找到该问题的解。
NP问题：在多项式时间内，给一个解，能判断它是不是解。
如果$|f(x)-y|=0$，$P=1$，那么意味着每次都能给到最佳答案，那么即证明了 $P=NP$

1.3 基本术语

非监督学习：拿到的数据中，没有希望结果，聚类、密度估计
监督学习：预测内容、分类回归

1.4 归纳偏好

机器学习算法学习过程中对某种类型假设的偏好

一般原则：奥卡姆剃刀（若非必要，勿增实体）
学习算法的归纳偏好是否与问题本身匹配，大多数时候直接决定了算法能否取得好的性能！

1.5 NFL定理

NFL定理：一个算法$a$若在某些问题比领一个算法$b$好，必存在另一些问题$b$比$a$好。

NFL定理的重要前提：所有“问题”出现的机会相同、或所有问题同等重要
实际情形并非如此，我们通常只关注自己正在试图解决的问题
脱离具体问题，空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义！
最优方案往往来自：按需设计、度身定制

2.1 泛化能力

泛化能力强，能很好地适用于 unseen instance

2.2 过拟合和欠拟合

泛化误差：在“未来”样本上的误差
经验误差：在训练集上的误差，亦称“训练误差”

过拟合（over fitting），所有的算法都是在缓解过拟合，在学习具体算法时需要关注该算法靠什么去缓解过拟合，以及缓解过拟合的策略在什么情况下会失效，明白以上两点便把握了该算法应该在什么时候用。

2.3 三大问题

三个关键问题：
（1）如何获得测试结果 评估方法
（2）如何评估性能优劣 性能度量
（3）如何判断实质差别 比较检验

2.4 评估方法

关键：怎么获得“测试集”？
测试集应该与训练集"互斥"

常见方法：
（1）留出法（hold-out）

例如训练一个100条数据的数据集，训练出的模型称为$M_{100}$，它的性能判断 $Er{r}_{100}$，但是$Er{r}_{100}$是无法得到的，因此我们划分出80条数据集进行训练，得到模型$M_{80}$，则用剩下的20条数据进行测试得到$Er{r}_{80}$，使用$Er{r}_{80}$去近似$Er{r}_{100}$。但是如果测试集使用的数据过多，那么$M_{80}$已经不是$M_{100}$模型了，随着训练集的减少，该近似效果就会变差，同时又希望测试集更多，才会使$Er{r}_{80}$的测试结果更准确。因此大部分情况下都是使用经验值20%去做测试。在通过抽取的训练集训练出模型后，通过性能判断$Er{r}_{80}$选择最终的模型，此时并不是把$M_{80}$作为最终的模型，而是使用所有数据集训练得到$M_{100}$.

（2）交叉验证法（cross vaildation）
因为在留出法中，每次都是挑取一定比例的数据作为训练集，所以存在有的数据永远都没存在在训练集中。

（3）自助法（bootstrap）
基于“自助采样”（bootstrap sampling）亦称“有放回采样”、“可重复采样”
在十个彩色小球的筐内，随机抽取一个小球，复制一份放到训练集中。最后未抽取到的颜色小球作为测试集。

2.5 调参与验证集

算法的参数：一般由人工设定，亦称"超参数"
模型的参数：一般由学习确定
调参的过程相似：先产生若干模型，然后基于某种评估方法进行选择。

在拟合一条直线时，对于一个模型 $y=a{x}^d+bx+c$，其中次数 $d$可以由用户提供，即超参数，剩下的则有学习确定

参数调的好不好往往对最终性能有关键影响
在训练集中单独留出用于调参数的数据称为验证集
算法参数选定后，要用“训练集+验证集”重新训练最终模型

2.6 性能度量

性能度量时衡量模型泛化能力的评价标准，反映了任务需求
使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果
什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求

（1）回归任务常用均方误差：
$$E(f;D)=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(f(x_i)-y_i{)}^2$$
（2）分类任务错误率：
$$E(f;D)=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m\prod (f(x_i)\ne y_i)$$

（3）查准率和查全率

2.7 比较检验

在某种度量下取得评估结果后，不可以直接比较以评判优劣
因为：
（1）测试性能不等于泛化性能
（2）测试性能随着测试集的变化而变化
（3）很多机器学习算法本身有一定随机性
统计假设检验为学习器性能比较提供了总要依据

两学习器比较：

• 交叉验证t检验（基于成对t检验）
• McNemar检验（基于列联表，卡方检验）

3.1 线性回归

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数
$$f(x)=w_1{x}_1+w_2{x}_2+...+w_d{x}_d+b$$
向量形式：$f(x)=w^{T}x+b$

$$f(x_i)=w^T{x}_i+b使得f(x_i)\approx y_i$$

对于线性回归模型，其擅长处理数值属性，对于离散属性转换成连续数值。在转化的过程中需要考虑是否有序的关系，例如对于高、中、低，但是对于一个西瓜的颜色，他们的序是无法判断的，这时候就不能简单的划分为1、0.5、0。对于这样的离散属性，可以将其表示为三维向量。

离散属性的处理：若有序，则连续化，否则转化为$k$维向量

令均方误差最小化，有：

$$(w^{\ast },b^{\ast })=\underset{(w,b)}{\mathrm{argmin}}\sum _{i=1}^m(f(x_i)-y_i{)}^2$$$$=\underset{(w,b)}{\mathrm{argmin}}\sum _{i=1}^m(y_i-w{x}_i-b{)}^2$$
对$E(w,b)={\sum }_{i=1}^m(y_i-w{x}_i-b{)}^2$进行最小二乘估计

3.2 最小二乘解

$E(w,b)={\sum }_{i=1}^m(y_i-w{x}_i-b{)}^2$ 分别对 $w$ 和 $b$ 求偏导
$$\begin{gathered} \frac{\partial E(w,b)}{\partial w}=2\sum _{i=1}^m(y_i-w{x}_i-b)x_i \\ =2\left(w\sum _{i=1}^m{x}_i^2-\sum _{i=1}^m(y_i-b)x_i\right) \end{gathered}$$$$\begin{gathered} \frac{\partial E(w,b)}{\partial b}=-2\sum _{i=1}^m(y_i-w{x}_i-b) \\ =2\left(mb-\sum _{i=1}^m(y_i-w{x}_i)\right) \end{gathered}$$
令导数等为 0，得到闭式解：
$$w=\frac{{\sum }_{i=1}^m{y}_i(x_i-\bar{x})}{{\sum }_{i=1}^m{x}_i^2-\frac{1}{m}{\left({\sum }_{i=1}^m{x}_i\right)}^2}$$$$b=\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(y_i-w{x}_i)$$

偏导的真实含义是变化率，对于该凸函数，极值点就是最值点。

3.3 多元线性回归

$$f(x_i)=w^T{x}_i+b使得f(x_i)\approx y_i$$$$\begin{gathered} x_i=(x_{i1};x_{i2};...;x_{id}) \\ {y}_i\in \mathbb{R} \end{gathered}$$

把 $w$ 和 $b$ 吸收入向量形式 $\hat{w}=(w;b)$数据集表示为
$$X=\left(\begin{array}{ccccc}{x}_{11}& x_{12}& \cdots & x_{1d}& 1\\ x_{21}& x_{22}& \cdots & x_{2d}& 1\\ ⋮& ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ x_{m1}& x_{m2}& \cdots & x_{md}& 1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}{x}_1^T& 1\\ x_2^T& 1\\ ⋮& ⋮\\ x_m^T& 1\end{array}\right)$$ $$y=(y_1;y_2;...;y_m)$$

同样采用最小二乘法求解，有
$${\hat{w}}^{\ast }=\underset{\hat{w}}{\mathrm{argmin}}(y-X\hat{w}{)}^T(y-X\hat{w})$$
令 $E_{\hat{w}}=(y-X\hat{w}{)}^T(y-X\hat{w})$，对$\hat{w}$求导：
$$\frac{\partial E(\hat{w})}{\partial \hat{w}}=2X^T(X\hat{w}-y)$$ 令其为零可得 $\hat{w}$

若 $X^{T}X$ 满秩或正定，则${\hat{w}}^{\ast }=(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$
若 $X^{T}X$ 不满秩，则可解出多个 $\hat{w}$
此时需求助于归纳偏好，或引入正则化。

3.4 广义线性模型

线性模型的变化
对于样例$(x,y)，y\in \mathbb{R}$，希望线性模型的预测值逼近真实标记，则得到线性回归模型 $y=w^{T}x+b$

令预测值逼近$y$的衍生物，若令 $lny=w^{T}x+b$则得到对数线性回归，实际是在用 $e^{w^{T}x+b}$逼近$y$

一般形式：
$$y=g^{-1}(w^{T}x+b)$$其中$g^{-1}$为单调可微的联系函数

3.5 广义线性模型

二分类任务
线性回归模型产生的实值输出 $z=w^{T}x+b$
期望输出 y ∈ { 0 , 1 } y \in \{0,1\} y∈{0,1}
找出$z$和$y$的联系函数，理想的“单位阶跃函数”
$$y=\{\begin{array}{ll}1,& \text{z<0}\\ 0.5,& \text{z=0}\\ 1,& \text{z>0}\end{array}$$
性质不好，不连续，需要找替代函数。常用单调可微、任意阶可导的对数几率函数(logistic function)，简称对率函数
$$y=\frac{1}{1+e^{-z}}$$

注意：Logistic与“逻辑”没有半毛钱关系！
1.Logistic 源自 Logit，不是Logic
2.实数值，并非“非0即1”的逻辑值

以对率函数为联系函数：
$$y=\frac{1}{1+e^{-z}}变为y=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}$$即$$ln\frac{y}{1-y}=w^{T}x+b$$

$\frac{y}{1-y}$ ：几率（odds），反映了$x$作为正例的相对可能性
对数几率回归，简称对率回归

• 无需事先假设数据分布
• 可得到“类别”的近似概率预测
• 可直接应用现有数值优化算法求取最优解

注意：它是分类学习算法

3.6 对率回归求解

若将$y$看做类后验概率估计 $p(y=1|x)$，则

$$ln\frac{y}{1-y}=w^{T}x+b$$可写为$$ln\frac{p(y=1|x)}{p(y=0|x)}=w^{T}x+b$$于是，可使用极大似然法
给定数据集 $\{(x_i,y_i){\}}_{i=1}^m$，最大化对数似然函数
$$l(w,b)=\sum _{i=1}^{m}lnp(y_i|x_i;w,b)$$
令 $\beta =(w;b),\hat{x}=(x;1)$，则 $w^{T}x+b$ 可简写为 ${\beta }^T\hat{x}$
再令：
$$\begin{gathered} p_1(\widehat{x_i};\beta )=p(y=1|\hat{x};\beta )=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}} \\ {p}_0(\widehat{x_i};\beta )=p(y=0|\hat{x};\beta )=1-p_1(\widehat{x_i};\beta )=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}} \end{gathered}$$
则似然项可重写为 $p(y_i|x_i;w_i,b)=y_i{p}_1({\hat{x}}_i;\beta )+(1-y_i)p_0({\hat{x}}_i;\beta )$
于是最大化似然函数 $l(w,b)={\sum }_{i=1}^{m}lnp(y_i|x_i;w,b)$ 等价为最小化：

$$l(\beta )=\sum _{i=1}^m\left(-y_i{\beta }^T{\hat{x}}_i+ln(1+e^{{\beta }^T{\hat{x}}_i})\right)$$

高阶连续可导凸函数，可用经典的数值优化方法，如梯度下降法/牛顿法

MAX(P(真是+)P(预测为+) + P(真是-)P(预测为-))，在极大似然法中通常需要加对数，因为其概率可能是很小值，当概率连乘时可能会出现浮点数下溢，在取对数后乘法变成加法。
即$$\begin{gathered} ln(y\ast \frac{e^{{\beta }^{T}x}}{1+e^{{\beta }^{T}x}}+(1-y)\frac{1}{1+e^{{\beta }^{T}x}}) \\ =ln\frac{y{e}^{{\beta }^{T}x}+1-y}{1+e^{{\beta }^{T}x}} \\ =ln(y{e}^{{\beta }^{T}x}+1-y)-ln(1+e^{{\beta }^{T}x}) \end{gathered}$$
当$y=1$时为 ${\beta }^{T}x-ln(1+e^{{\beta }^{T}x})$
当$y=0$时为 $-ln(1+e^{{\beta }^{T}x})$
因此可写为通项：
$$\begin{gathered} MAX(y{\beta }^{T}x-ln(1+e^{{\beta }^{T}x})) \\ =MIN(-y{\beta }^{T}x+ln(1+e^{{\beta }^{T}x})) \\ =MIN(ln\frac{(1+e^{{\beta }^{T}x})}{e^{y{\beta }^{T}x}}) \end{gathered}$$
其中 ${\beta }^T\hat{x}=w^{T}x+b$
$$MIN(ln\frac{(1+e^{f(x)})}{e^{yf(x)}})$$

一般情况下，即使是凸函数，也很难通过直接求导为零得到最优解（需要求逆），通常通过梯度下降的方式求解

• 最终解一定是梯度为零的点，梯度为零的点不一定是最优解
• 梯度下降通常是迭代解法 $(w_{i+1}=w_i+\delta w)$，迭代解法比较容易并行化，更适合计算机处理，往往更快

3.7 线性判别分析(LDA)

用线性模型做分类，有两种基本思路，以上讲的是先用线性模型做回归，然后找一个联系函数，把我们要做的分类结果和回归结果联系起来，那么能否直接去做分类。

由于将样例投影到一条直线（低维空间），因此也被视为一种“监督降维”技术。

给定数据集$\{(x_i,y_i){\}}_{i=1}^m$
第$i$类示例的集合 $X_i$
第$i$类示例的均值向量 ${\mu }_i$
第$i$类示例的协方差矩阵 ${\sum }_i$
两类样本的中心在直线上的投影：$w^T{\mu }_0$ 和 $w^T{\mu }_1$
两类样本的协方差：$w^T{\sum }_{0}w$ 和 $w^T{\sum }_{1}w$
同类样例的投影点尽可能接近：$w^T{\sum }_{0}w$ 和 $w^T{\sum }_{1}w$ 尽可能小
异类样例的投影点尽可能远离：$||w^T{\mu }_0-w^T{\mu }_1|{|}_2^2$ 尽可能大
于是，最大化
$$J=\frac{||w^T{\mu }_0-w^T{\mu }_1|{|}_2^2}{w^T{\sum }_{0}w+w^T{\sum }_{1}w}=\frac{w^T({\mu }_0-{\mu }_1)({\mu }_0-{\mu }_1{)}^{T}w}{w^T({\sum }_0+{\sum }_1)w}$$

• 类内散度矩阵
  $$\begin{gathered} S_w=\sum _0+\sum _1 \\ =\sum _{x\in X_0}(x-{\mu }_0)(x-{\mu }_0{)}^T+\sum _{x\in X_1}(x-{\mu }_1)(x-{\mu }_1{)}^T \end{gathered}$$
• 类间散度矩阵
  $$S_b=({\mu }_0-{\mu }_1)({\mu }_0-{\mu }_1{)}^T$$
  LDA目标：最大化广义瑞利商
  $$J=\frac{w^T{S}_{b}w}{w^T{S}_{w}w}$$

可以看出 $w$ 大小无关紧要，其方向才是关键。

求解：令 $w^T{S}_{w}w=1$最大化广义瑞利商等价形式为：
$$\begin{gathered} \underset{w}{\min }-w^T{S}_{b}w \\ s.t.w^T{S}_{w}w=1 \end{gathered}$$
运用拉格朗日乘子法：即 $w^T{S}_{w}w-1=0$
$$-w^T{S}_{b}w+\lambda (w^T{S}_{w}w-1)$$
令其对$w$偏导为零，即
$$-(S_b+S_b^T)w+\lambda (S_w+S_w^T)w$$
其中类内散度矩阵和类间散度矩阵均为对称阵，则：
$$\begin{gathered} -2S_{b}w+2\lambda S_{w}w=0 \\ {S}_{b}w=\lambda S_{w}w \end{gathered}$$
由$S_b$定义，有$S_{b}w=({\mu }_0-{\mu }_1)({\mu }_0-{\mu }_1{)}^{T}w$，注意到 $({\mu }_0-{\mu }_1{)}^{T}w$ 为标量，且 $w$ 大小无关紧要，令其等于 $\lambda$，于是：
$$w=S_w^{-1}({\mu }_0-{\mu }_1)$$
实践中通常是进行奇异值分解 $S_w=U\sum V^T$，然后 $S_w^{-1}=V{\sum }^{-1}{U}^T$

3.7 线性判别分析(LDA)的多类推广

假设有$N$个类

• 全局散度矩阵
  $$S_t=S_b+S_w=\sum _{i=1}^m(x_I-\mu )(x_i-\mu {)}^T$$
• 类内散度矩阵
  $$\begin{gathered} S_w=\sum _{i=1}^N{S}_{w_i} \\ {S}_{w_i}=\sum _{x\in X_i}(x-{\mu }_i)(x-{\mu }_i{)}^T \end{gathered}$$
• 类内散度矩阵
  $$S_b=S_t-S_w=\sum _{i=1}^N{m}_i({\mu }_i-\mu )({\mu }_i-\mu {)}^T$$

多类LDA有多种实现方法：采用$S_b,S_w,S_t$中的任何两个，例如
$$\begin{gathered} \underset{W}{\max }\frac{tr(W^T{S}_{b}W)}{tr(W^T{S}_{w}W)}W\in {\mathbb{R}}^{d\times (N-1)} \\ \Rightarrow S_{b}W=\lambda S_{w}W \end{gathered}$$
$W$ 的闭式解是 $S_w^{-1}{S}_b$的 $d^{\prime }(\le N-1)$个最大非零广义特征值对应的特征向量组成的矩阵

3.9 多分类学习基本思路

除了LDA技术，比如知识向量机，如何基于两类模型去做多类分类。

拆解法：将一个多分类任务拆分为若干个二分类任务求解

最终的分类结果选择预测结果次数最多的那类，若次数相同可以根据置信度选择。

• OvO(one)每次只考虑将一个类作为正类，而另一个作为负类。
  （1）训练 $\frac{N(N-1)}{2}$个分类器，存储开销和测试时间大
  （2）训练只用两个类的样例，训练时间短
• OvR(rest) 每次只考虑将一个类作为正类，其余作为负类。
  （1）训练 $N$个分类器，存储开销和测试时间小
  （2）训练用到全部样例，训练时间长
  预测性能取决于具体数据分布，多数情况下两者差不多。

3.10 类别不平衡

不同类别的样本比例相差很大，小类往往更重要
基本思路：
若$\frac{y}{1-y}>1$则预测为正例 $\Rightarrow$ 若$\frac{y}{1-y}>\frac{m^{+}}{m^{-}}$则预测为正例

基本策略：再缩放
$$\frac{y^{\prime }}{1-y^{\prime }}=\frac{y}{1-y}\times \frac{m^{-}}{m^{+}}$$
然而，精确估计$\frac{m^{-}}{m^{+}}$通常很困难！

常见类别不平衡学习方法

• 过采样 例如：SMOTE
• 欠采样 例如：EasyEnsemble
• 阈值移动