機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課

機(jī)器學(xué)習(xí)入門蔣龍2012年6月17日Outline計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并應(yīng)用于解決新問(wèn)題給定數(shù)據(jù)(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)，機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)X和Y之間的關(guān)系，從而對(duì)新的Xi，能夠預(yù)測(cè)Yi垃圾郵件識(shí)別：(郵件1,垃圾),(郵件2,正常),(郵件3,垃圾),…(郵件N,正常)郵件X=>垃圾or正常？從輸入規(guī)則到輸入數(shù)據(jù)從機(jī)器執(zhí)行到機(jī)器決策什么是機(jī)器學(xué)習(xí)基于規(guī)則的問(wèn)題解決框架測(cè)試數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)規(guī)律預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果規(guī)則郵件XiYi：垃圾or正常發(fā)件人郵件地址異常；標(biāo)題含有“低價(jià)促銷”…機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行框架訓(xùn)練數(shù)據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果模型訓(xùn)練過(guò)程應(yīng)用過(guò)程(X1,Y1)(X2,Y2)…(Xn,Yn)XiYi1,8,27,64,？125f(n)=n^31,3,6,10,？15f(n)=f(n-1)+nf(n)=(n^2+n)/2智商測(cè)試1,3,6,10,？151,8,27,64,?125假設(shè)構(gòu)造

f(n)=n^3K=3,a1=1,a2,…,ak,b=0f(n)=(n^2+n)/2K=2,a1=1/2,a2=1/2,a3,..,ak,b=0發(fā)現(xiàn)規(guī)律的過(guò)程模型(族)參數(shù)參數(shù)參數(shù)參數(shù)估計(jì)假設(shè)選擇確定策略(目標(biāo))：準(zhǔn)確解釋已知數(shù)據(jù)f(1)=1，f(2)=3，f(3)=6，f(4)=10模型訓(xùn)練：確定模型參數(shù)調(diào)整參數(shù)的值以滿足策略需要優(yōu)化算法K=2,a1=1/2,a2=1/2,a3,..,ak,b=0=>f(n)=(n^2+n)/2發(fā)現(xiàn)規(guī)律的過(guò)程模型問(wèn)題的影響因素(特征)有哪些？它們之間的關(guān)系如何？策略什么樣的模型是好的模型算法如何高效的找到最優(yōu)參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)三要素又一道智商測(cè)試：6,34,102,228,?f(n)=3*n^3+2*n^2+n為什么需要機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算能力大數(shù)據(jù)，快速信息交換能力強(qiáng)不受情緒影響應(yīng)用人機(jī)對(duì)弈天氣預(yù)測(cè)圖象處理語(yǔ)音識(shí)別自然語(yǔ)言處理為什么需要機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)給定數(shù)據(jù)(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)對(duì)新的Xi，預(yù)測(cè)其Yi分類，回歸非監(jiān)督學(xué)習(xí)給定數(shù)據(jù)X1,X2,…,Xnf(Xi),f(Xi,Xj)概率估計(jì)，降維，聚類監(jiān)督VS非監(jiān)督批量在線主動(dòng)學(xué)習(xí)(Activelearning)新數(shù)據(jù)在線VS批量學(xué)習(xí)效果，真實(shí)效果封閉測(cè)試(close)，開(kāi)放測(cè)試(opentest)交叉驗(yàn)證(crossvalidation)N-foldcrossvalidation驗(yàn)證集Validationdataset效果評(píng)測(cè)更好的效果？更多數(shù)據(jù)1，2，？3or4or…?更好的模型泛化能力效果評(píng)測(cè)什么是機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的執(zhí)行框架學(xué)習(xí)過(guò)程的階段機(jī)器學(xué)習(xí)三要素監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)批量與在線學(xué)習(xí)效果評(píng)測(cè)小結(jié)Outline最常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)定義：給定一個(gè)對(duì)象X，將其劃分到預(yù)定義好的某一個(gè)類別yi中輸入X輸出Y（取值于有限集{y1,y2,…yn}）應(yīng)用:人群，新聞分類，Query分類，商品分類，網(wǎng)頁(yè)分類，垃圾郵件過(guò)濾，網(wǎng)頁(yè)排序分類類別數(shù)量二值分類Y的取值只有兩種，如：email是否垃圾郵件多值分類Y的取值大于兩個(gè)，如：網(wǎng)頁(yè)分類{政治，經(jīng)濟(jì)，體育，…}類別關(guān)系水平分類類別之間無(wú)包含關(guān)系層級(jí)分類類別形成等級(jí)體系不同類型的分類新聞分類任務(wù)為任一新聞，例如{股市,反彈,有力,基金,建倉(cāng),加速…}指定其類別=>{軍事，財(cái)經(jīng)，科技，生活…}基于規(guī)則的方式列舉每個(gè)類別的常用詞軍事：導(dǎo)彈，軍艦，軍費(fèi)，。。?？萍迹涸朴?jì)算，siri，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，。。。問(wèn)題如果保證列舉全？沖突如何處理？蘋果：科技？生活？不同的詞有不同的重要度，如何決定？如果類別很多怎么辦？新聞分類確定模型（線性假設(shè)）訓(xùn)練數(shù)據(jù)(谷歌推出新措施打擊Google+垃圾信息,科技)(安信地板否認(rèn)為萬(wàn)科提供E0級(jí)產(chǎn)品,房產(chǎn))(歐洲央行超預(yù)期“撒錢”釋放流動(dòng)…,財(cái)經(jīng))機(jī)器學(xué)習(xí)策略調(diào)整每個(gè)詞對(duì)每個(gè)類別的預(yù)測(cè)能力(wij)，盡可能對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)正確分類基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類新聞分類特征表示：X={昨日,是,國(guó)內(nèi),投資,市場(chǎng)…}特征選擇：X={國(guó)內(nèi),投資,市場(chǎng)…}模型選擇：樸素貝葉斯分類器訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：(X,Y)1,(X,Y)2,(X,Y)3,…模型訓(xùn)練：learn.exetrainingDataFilemodel預(yù)測(cè)(分類)：classify.exemodelnewDataFile評(píng)測(cè)：Accuracy:90%分類任務(wù)解決流程概率分類器NB,ME計(jì)算待分類對(duì)象屬于每個(gè)類別的概率，選擇概率最大的類別作為最終輸出空間分割Perceptron,SVM其他KNN1234+++++++****#****####分類技術(shù)樸素貝葉斯(Na?veBeyes,NB)分類器概率模型基于貝葉斯原理P(X)：待分類對(duì)象自身的概率，可忽略P(yi)：每個(gè)類別的先驗(yàn)概率，如P(軍事)P(X|yi)：每個(gè)類別產(chǎn)生該對(duì)象的概率P(xi|yi)：每個(gè)類別產(chǎn)生該特征的概率，如P(蘋果|科技)樸素貝葉斯分類策略：最大似然估計(jì)（maximumlikelihoodestimation,MLE）P(Yi)Count(yi):類別為yi的對(duì)象在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的次數(shù)例如：總共訓(xùn)練數(shù)據(jù)1000篇，其中軍事類300篇，科技類240篇，生活類140篇,….P(軍事)=0.3，p(科技)=0.24，p(生活)=0.14,…模型訓(xùn)練/參數(shù)估計(jì)最大似然估計(jì)（maximumlikelihoodestimation,MLE）P(Yi)Count(xj,yi):特征xj和類別yi在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)例如：總共訓(xùn)練數(shù)據(jù)1000篇，其中軍事類300篇，科技類240篇，生活類140篇,….軍事類新聞中，谷歌出現(xiàn)15次，投資出現(xiàn)9次，上漲出現(xiàn)36次P(谷歌|軍事)=0.05,p(投資|軍事)=0.03,p(上漲|軍事)=0.12…模型訓(xùn)練/參數(shù)估計(jì)P(yi)P(軍事)=0.3，p(科技)=0.24，p(生活)=0.14,…P(xi|yi)P(谷歌|軍事)=0.05,p(投資|軍事)=0.03,p(上漲|軍事)=0.12…P(谷歌|科技)=0.15,p(投資|科技)=0.10,p(上漲|科技)=0.04…P(谷歌|生活)=0.08,p(投資|生活)=0.13,p(上漲|生活)=0.18…….模型示例分類原則給定X，計(jì)算所有的p(yi|X)，選擇概率值最大的yi作為輸出X={國(guó)內(nèi),投資,市場(chǎng)…}P(軍事|X)=P(國(guó)內(nèi)|軍事)*p(投資|軍事)*p(市場(chǎng)|軍事)…p(軍事)同樣計(jì)算P(科技|X)P(生活|X)…二值和多值分類同樣的做法預(yù)測(cè)測(cè)試數(shù)據(jù)(微軟更新必應(yīng)搜索,科技)(安街首名企精裝直降30萬(wàn),房產(chǎn))(國(guó)際板利空突襲周一大盤堪憂,財(cái)經(jīng))…混淆表混淆表(confusiontable)分類器預(yù)測(cè)的類別y1y2實(shí)際的類別y1C11C12y2C21C22評(píng)測(cè)準(zhǔn)確度Accuracy：

(C11+C22)/(C11+C12+C21+C22)精確率Precision(y1)：C11/(C11+C21)召回率Recall(y1)：C11/(C11+C12)混淆表(confusiontable)分類器預(yù)測(cè)的類別y1y2實(shí)際的類別y1C11C12y2C21C22評(píng)測(cè)指標(biāo)準(zhǔn)確度Accuracy：

(50+35)/(35+5+10+50)=85%精確率Precision(軍事)：50/(50+5)=90.9%召回率Recall(軍事)：50/(50+10)=83.3%混淆表(confusiontable)分類器預(yù)測(cè)的類別軍事科技實(shí)際的類別軍事(60)5010科技(40)535評(píng)測(cè)指標(biāo)優(yōu)點(diǎn)簡(jiǎn)單有效結(jié)果是概率，對(duì)二值和多值同樣適用缺點(diǎn)獨(dú)立性假設(shè)有時(shí)不合理=>最大熵分類樸素貝葉斯分類特點(diǎn)什么是分類？類型有哪些？機(jī)器學(xué)習(xí)處理分類問(wèn)題的步驟樸素貝葉斯分類模型，策略，方法分類問(wèn)題評(píng)測(cè)小結(jié)Outline機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理課程介紹理論內(nèi)容分類問(wèn)題概述（特點(diǎn)，實(shí)例，評(píng)測(cè)）樸素貝葉斯分類最大熵分類SVM分類特征選擇實(shí)訓(xùn)：文本分類應(yīng)用（新聞分類/Query分類）, 分別用樸素貝葉斯方法，最大熵和SVM方法完成分類算法及應(yīng)用理論內(nèi)容回歸問(wèn)題概述（特點(diǎn)，評(píng)測(cè)）線性回歸邏輯回歸實(shí)訓(xùn)：廣告點(diǎn)擊率預(yù)估應(yīng)用（邏輯回歸）回歸模型谷歌，百度的主要收入來(lái)源廣告廣告搜索廣告模型給定一個(gè)廣告和一個(gè)特定的Query，預(yù)測(cè)該廣告被點(diǎn)擊的可能性特征，即Xi廣告質(zhì)量廣告創(chuàng)意與用戶query的相關(guān)性價(jià)格，成交量，…搜索廣告CTR預(yù)估理論內(nèi)容馬爾科夫模型語(yǔ)言模型隱馬爾科夫模型實(shí)訓(xùn)：中文分詞應(yīng)用Query拼寫(xiě)糾錯(cuò)圖模型及應(yīng)用Query拼寫(xiě)糾錯(cuò)Query拼寫(xiě)糾錯(cuò)基于隱馬爾可夫模型的Query拼寫(xiě)糾錯(cuò)迪斯尼玩具迪士尼玩具迪蒂狄斯士尼妮昵玩完丸具居巨思Query拼寫(xiě)糾錯(cuò)理論內(nèi)容聚類問(wèn)題概述（特點(diǎn)，評(píng)測(cè)）層級(jí)聚類與K均值聚類上下文相似度計(jì)算實(shí)訓(xùn)Query聚類應(yīng)用（層級(jí)聚類和K均值聚類）聚類算法及應(yīng)用Query聚類