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林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记3 — Kernel Support Vector Machine

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红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了Kernel Support Vector Machine。首先,我们将特征转换和计算内积的操作合并到一起,消除了矩阵内积复杂的影响,提高了计算速度。然后,分别推导了Polynomial Kernel和Gaussian Kernel,并列举了各自的优缺点并做了比较...

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林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记2 — Dual Support Vector Machine

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红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了SVM的另一种形式:Dual SVM。Dual SVM的推导过程是通过引入拉格朗日因子,将SVM转化为新的非条件形式;然后,利用QP,得到最佳解的拉格朗日因子;再通过KKT条件,计算得到对应的w和b。最终求得fattest hyperplane。...

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林轩田机器学习技法

轩田机器学习技法课程学习笔记1 — Linear Support Vector Machine

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红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了线性支持向量机(Linear Support Vector Machine)。我们先从视觉角度出发,希望得到一个比较“胖”的分类面,即满足所有的点距离分类面都尽可能远。然后,我们通过一步步推导和简化,最终把这个问题转换为标准的二次规划(QP)问题。二次规划问题可以...

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林轩田机器学习基石

林轩田机器学习基石课程学习笔记16(完结) — Three Learning Principles

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红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了机器学习三个重要的锦囊妙计:Occam's Razor, Sampling Bias, Data Snooping。并对《机器学习基石》课程中介绍的所有知识和方法进行“三的威力”这种形式的概括与总结,“三的威力”也就构成了坚固的机器学习基石。...

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林轩田机器学习基石

林轩田机器学习基石课程学习笔记15 — Validation

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红色石头 发布于 2018-07-24

本节课主要介绍了Validation验证。先从如何选择一个好的模型开始切入,例如使用Ein、Etest都是不太好的,最终使用Eval来进行模型选择。然后详细介绍了Validation的过程。最后,介绍了Leave-One-Out和V-Fold Cross两种验证方法,比较它们各自...

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林轩田机器学习基石

林轩田机器学习基石课程学习笔记14 — Regularization

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红色石头 发布于 2018-07-24

本节课主要介绍了Regularization。首先,原来的hypothesis set加上一些限制条件,就成了Regularized Hypothesis Set。加上限制条件之后,我们就可以把问题转化为Eaug最小化问题,即把w的平方加进去。这种过程,实际上回降低VC Dime...

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林轩田机器学习基石

林轩田机器学习基石课程学习笔记12 — Nonlinear Transformation

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红色石头 发布于 2018-07-24

这节课主要介绍了非线性分类模型,通过非线性变换,将非线性模型映射到另一个空间,转换为线性模型,再来进行线性分类。本节课完整介绍了非线性变换的整体流程,以及非线性变换可能会带来的一些问题:时间复杂度和空间复杂度的增加。最后介绍了在要付出代价的情况下,使用非线性变换的最安全的做法,尽...

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