机器学习期中复习

0.概念

性质

• 分类：定性（离散）

  • 二分类：仅正例与负例两种
  • 多分类：多种结果

• 回归：定量（连续）

是否存在标记数据

• 有监督学习 - 有标记数据的训练
• 无监督学习 - 无标记数据的训练
• 半监督学习 - 使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作

学习过程：学习阶段 => 训练阶段 => 测试

1.聚类

概念

• 将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集（求划分），每个子集称为一个“簇（cluster）”

K-Means 算法

• 步骤

  • step1.在样本数据中随机选取k个点
  • step2.计算各样本数据向量与k个随机点的距离，选择与其距离最近的那个随机点，归为一类
  • step3.已经分好的k个类各自计算类内数据的的平均值，得到新的k个点的参数
  • 循环step2、step3，直到k个点的位置不再发生变化
  • 

• 距离计算

  • 欧式距离
    • d ( x i , x j ) = ∑ u = 1 n ( x i u − x j u ) 2 {d(x_i,x_j) = \sqrt{\sum_{u=1}^{n}{(x_{{iu}-x_{ju}})^2}}} d(xi​,xj​)=∑u=1n​(xiu−xju​​)2 ​
  • 闵可夫斯基距离
    • d ( x i , x j ) = ( ∑ u = 1 n ( x i u − x j u ) p ) 1 p {d(x_i,x_j) = (\sum_{u=1}^{n}{(x_{{iu}-x_{ju}})^p})^{\frac{1}{p}}} d(xi​,xj​)=(∑u=1n​(xiu−xju​​)p)p1​
    • p = 1时：曼哈顿距离
    • p = 2 时: 欧几里得距离

• 缺点：

  • 必须要指定分成几类（但是不一定知道要分成几类）

• 改进：

  • 基于密度的聚类算法 —— DBSCAN

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering Application with Noises）

• 概念：

  • 密度：

    • 在一定 ε 邻域中，其他点的数量多少

  • ε 邻域：

    • 以其为中心，ε 为半径的范围

  • 核心对象：

    • 当某点的 ε 邻域内的其他样本多于一定值时，称其为一核心对象

  • 密度直达：

    • 对一核心对象，其 ε 邻域所有点由其密度直达（单向，不满足对称性）

  • 密度可达：

    • 某点对于另一点通过密度直达的传递关系能达到的联通效果（满足直递性，不满足对称性）

  • 密度相邻：

    • 若两点都可以由另一个点密度可达，称这两点密度相邻（无方向，满足对称性）

  • 关于对称性的解释：

    • 由于闵可夫斯基距离计算去奇数次方的时候可能出现负距离，所以距离两点之间的距离是有方向的( w(u,v) != w(v,u) )，所以 v 可以由 u 密度直达但反之不一定。
    • 

• 步骤：

  • 随机选择一个高密度点作为种子，以其所有密度可达的点作为一类，若仍有可做种子（包含去重操作）的剩余点，则再次随机选取种子，重复上述操作。
  • 

层次聚类

• 类似生成树算法？

• 步骤：

  • 初始化：

    • 每个点各成一类

  • 循环：

    • 选取距离最近的两个类，若二者的距离小于阈值，则把这两者合为一类，否则，结束循环

  • 

聚类结果的评价

• 类间最大，类内最小

2. 线性模型

概念：

• 通过属性值的线性组合来进行值的预测
• 可分为线性分类和线性回归

线性回归：

• 使用线性模型达到对整体趋势的接近

  • 评判：均方误差最小化
  • G a i n ( D , a ) = E n t ( D ) − ∑ v = 1 V D v D E n t ( D v ) {Gain(D,a)=Ent(D)-\sum_{v=1}^{V}{\frac{D^v}{D}Ent(D^v)}} Gain(D,a)=Ent(D)−∑v=1V​DDv​Ent(Dv)

• 计算方式：最小二乘法

  • 对w与b分别求偏导，令以下两式为0

    • 

  • 得到以下闭式解

    • 

    • 

• 高维情况

  • 改写为向量矩阵（b值置1）

    • 

    • 令以下式为零即可

      • 

    • 若出现多解，考虑正则化

• 线性分类

  • LDA：线性判别分析

    • 作用：

      • 降维、分类

  • 基本思想：投影

    • 给定一个训练样本集，设法将样本的投影点尽可能的接近，异类样本投影点的中心尽可能的远离——类内最小，类间最大

      • 对样本进行分类的时，将其投影到同样的直线上去，根据投影点的位置来判定该样本的类别
        -

      • 计算：

        • 最大化目标

    • 

      • 转化：

    • 

      - 等价于![请添加图片描述](https://www.icode9.com/i/ll/?i=567a79c8e4184b28b576c142d9c25de1.png)
      

  • 带约束的求解：拉格朗日乘数法

    • 求解 f(x,y) 在 Φ(x,y)=0 下的极值
      - 加入参数：拉格朗格乘子 λ

      • F(x,y,λ) = f(x,y) + λ * Φ(x,y)

    • 使用最小二乘法对 F(x,y,λ) 进行求解

    • 多分类问题

      • OVO : 一对一

        • 每个类别两两配对进行二分类，最后结果由投票产生

      • OVR ： 一对其余

        • 每个类别作为正例与其余所有类别进行二分类，若有多个类别作为正例，则考虑置信度。

    • 

3. 决策树

算法分类（基于选取子结点的依据）

• ID3：信息增益
• C4.5：增益率
• CART：基尼指数

信息增益

• 信息熵：度量信息的不确定性

  • 设共分为Dv个类
  • E n t ( D ) = − ∑ k = 1 ∣ y ∣ P k l o g 2 P k {Ent(D) = -\sum_{k=1}^{|y|}{P_klog_2{P_k}}} Ent(D)=−∑k=1∣y∣​Pk​log2​Pk​

• 信息增益：

  • 某属性分解之前的信息熵与分解之后各块信息熵均值的差
  • 类似加权平均，（总体为D，分为V块，为Dv）
  • G a i n ( D , a ) = E n t ( D ) − ∑ v = 1 V D v D E n t ( D v ) {Gain(D,a)=Ent(D)-\sum_{v=1}^{V}{\frac{D^v}{D}Ent(D^v)}} Gain(D,a)=Ent(D)−∑v=1V​DDv​Ent(Dv)
  • 差值越大，说明引入属性后信息不确定性下降越多，说明属性权重越重

ID3：

• 每次在当前结点还未选择的属性中选出信息增益最大的属性后，按照选中的属性分成几块，若分成的块中仍有不同类别的样本，则继续分解此块（一条路径上一个属性只能分解一次）

决策树评价指标：

• ROC曲线

  • 对于一个二分问题，可将实例（case）分成正类（positive）或负类（negative）。如果进行预测，会出现四种情况：

  • 

    • ROC曲线即是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正例率（True Positive Rate,TPR = TP / (TP+FN）也就是灵敏度）为纵坐标，假正例率（False Positive Rate,FPR = FP / (FP + TN），1-特效性）为横坐标绘制的曲线。
    • ROC曲线的面积，即AUC。

• AUC

  • AUC（Area Under Curve）即ROC曲线下与坐标轴围成的面积，其概率学上的意义是：随机选取一个正例和一个负例，分类器给正例的打分大于分类器给负例的打分的概率。

剪枝：

• 预剪枝

  • 如果分解后的预测准确率比之间咬定一个结果的准确率还要低，就不再分解

    • 例：全局：10个瓜，5个好瓜 -> 咬定好瓜，精确度：50%

      • 按照纹理分类：

        • 清晰：6个里面4个好瓜 -> 判为好瓜 -> 4个判对
        • 稍糊：3个里面1个好瓜 -> 判为坏瓜 -> 2个判对
        • 模糊：1个坏瓜 -> 坏瓜 -> 1个判对
        • 精确度：（4+2+1）/ 10 = 70% > 50% 无须剪枝

• 后剪枝：

  • 在生成决策树后，判断剪去某结点后整体精确度会不会上升

*XMind: ZEN - Trial Versio

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来源： https://blog.csdn.net/jibinquan/article/details/121183361