EE4408: Machine Learning:
#########更新完成 ################################
更正1：MLE classifier 中是利用似然函数算出来的likehood进行判断的，MAP中才使用后验概率进行判断（Lecture 4）
更正2：LDF 打成了 LDA(Lecture 6)
更正3：LDF Criterion Function
html版本（看起来好看一点）已更新！
链接：https://pan.baidu.com/s/1borCn8R8ig04_KzHWlVE3A
提取码：pocz
希望大家考试顺利！！！！！！！！！！！！！
目录
#########更新完成 #####
EE4408: Machine Learning:
Lecture1
Types of machine learning
Probability Review
Lecture 2
Graphical Model:
Belief Networks (Bayesian Networks)
Intro to Linear Algebra:
Eigenvalue and Eigenvector
Lecture 3
Bayesian Decision Theory
MLE maximum Likelihood Estimation 极大似然估计
Lecture 4
MLE Classifier Example
Cross Validation (交叉验证)
Maximum a posteriori (MAP) Estimation
Non-parametric Classification
Dimensionality Reduction(降维)
Lecture 5
Data Scaling
Dimensionality Reduction
PCA
Eigenfaces
Lecture 6
Fisher's Linear Discriminant Analysis
LDA:Linear Discriminant Functions
Lecture 7
Linear Regression
Logistic Regression
Linear Discriminant Functions（线性判别方程）
LDF Criterion Function
Perceptron(感知机)
Non-separable Example && Convergence of Perceptron Rules
Lecture 8
Minimum Squared-Error Procedures
Support Vector Machines
SVM: Non-Separable Case
Nonlinear Mapping
Kernels（SVM的核函数）
Nonlinear SVM Step-by-Step
Multi-class SVMs
Lecture 9
Ensemble Classifiers （集成分类器）
Bagging：
Decision Tree（决策树）
Random Forest：（随机森林）
Boosting
Random Forests vs. Boosting
Lecture 10
Unsupervised Learning（Clustering）
K-means Clustering
Hierarchical Clustering（层次聚类）
Clustering Summary
Expectation Maximization
(据说不考)Lecture 11
神经网络基础知识
Perceptrons感知机
工作流程(概念)
神经网络实现流程
Some question
EE4408: Machine Learning:
Lecture1
Types of machine learning
Supervised Learning：
example:Regression，*Classification
difference: need labels,需要标签来学习
Unsupervised Learning：
example：Clustering
difference：not need labels，不需要标签进行学习
Reinforcement Learning:强化学习
组成部分：环境，用户
用户根据environment所处的state产生action，作用于Environment,产生reward，返回Agent，更新action产生网络，使得下一次的action会更好。
Probability Review
Discrete Random Variable:
Bayes Rule:
Continuous Random Variable:
Lecture 2
Graphical Model:
DAG:有向图，没有cycle（没有一条路径重新访问一个节点）
Belief Networks (Bayesian Networks)
利用给定图关系.求joint probablities
Intro to Linear Algebra:
Vectors:向量
scalars:标量
Subspace:子空间
Basis of Vector Space:基向量,在图片中,基向量为:
Orthogonal matrices正交矩阵,满足
Trace:矩阵对角线之和
Determinant:行列式
Covariance:协方差,
Correlation coefficient:相关系数:
Covariance matrix:
协方差:COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
Normal Density:正态分布
Eigenvalue and Eigenvector
用
可以求出
为Eigenvalue(特征值),
将lambda 带入
求出的x为eigenvector(特征向量)
Lecture 3
Bayesian Decision Theory
prior:先验概率 posterior:后验概率
Decision using Posteriors:
判断规则:
后验概率哪个大,判断成哪个
Error:
Error:给定x集合,后验概率是确定的,所以error就是概率小的那个
Loss Function
Conditional Risk:
后验概率决策的升级版,在进行决策前,设置一个参数
R()函数相当于将 每一类的错误率相加
MLE maximum Likelihood Estimation 极大似然估计
question
答案:a 因为对于每一个似然函数,都有一个确定的参数,比如高斯分布中的均值和方差,线性分类中的w和,所以他的判别函数的形状是统一的.
main idea
用最大似然函数渠道最大值作为估计值,就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值(模型已知，参数未知）。
先再写出似然函数:
简述方法:
写出似然函数:
取对数log
求导数:
Lecture 4
MLE Classifier Example
利用train_data 进行最大似然估计(example中估计的是var和mean)
利用最大似然估计的概率进行判断（更正）
利用测试集的标签来计算error
Cross Validation (交叉验证)
基础概念:
训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。
验证集（validation set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 通常用来在模型迭代训练时，用以验证当前模型泛化能力（准确率，召回率等），以决定是否停止继续训练。
测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。
一个形象的比喻：
训练集-----------学生的课本；学生 根据课本里的内容来掌握知识。 验证集------------作业，通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。 测试集-----------考试，考的题是平常都没有见过，考察学生举一反三的能力。
K-fold cross validation
随机将训练数据等分成k份，S1, S2, …, Sk。
对于每一个模型Mi，算法执行k次，每次选择一个Sj作为验证集，而其它作为训练集来训练模型Mi，把训练得到的模型在Sj上进行测试，这样一来，每次都会得到一个误差E，最后对k次得到的误差求平均，就可以得到模型Mi的泛化误差。
算法选择具有最小泛化误差的模型作为最终模型，并且在整个训练集上再次训练该模型，从而得到最终的模型。
overfitting 过拟合
模型对于训练集来说太精确了,失去泛化性
Maximum a posteriori (MAP) Estimation
最大化后验概率,首先后验概率 = 先验概率 * likehood
在MLE中,核心思想是最大化likehood,是不需要先验知识的,只需要输入观测数据.缺点:在给定样本不多的情况下,似然估计的参数不一定对
所以在MAP中,用最大后验概率,其实是综合了给定的样本和先验知识
可能会考当把先验知识 prior =1(均匀先验知识),则MLE和MAP等价
Non-parametric Classification
优点:可以用在任意分布,且不需要知道概率密度函数的形式
Density Estimation
其实就是用样本算直方图
Dimensionality Reduction(降维)
Lecture 5
Data Scaling
对数据进行预处理,归一化,防止部分features数值过大,不利于后续操作
Dimensionality Reduction
Greedy Forward Feature Selection:从空的features集合中不断加最好的特征
Greedy Backward Feature Selection:从所有的features集合中不断删除最坏的特征
PCA
一种数据降维的方法，
question
maxmize the variance from the new data
minimize reconstruction error
main idea
基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法
计算出协方差矩阵
利用特征分解方法求协方差矩阵的特征值与特征向量
取出特征值最大的k个特征向量组成新的空间
基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法
去平均值，即每一位特征减去各自的平均值。
计算协方差矩阵。
通过SVD计算协方差矩阵的特征值与特征向量。
对特征值从大到小排序，选择其中最大的k个。然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。
将数据转换到k个特征向量构建的新空间中。
Eigenfaces
用PCA 分解出 基图像(Eigenfaces)
将图像用基图像表示:
两个向量的距离差来表示是否是一张脸:
Lecture 6
Fisher's Linear Discriminant Analysis
把分类集合投影到一条线上进行分类
question:
explain why maximizing the distance between the projected class means is not sufficient for separating?
不能简单的用一个维度的均值去分类
maybe have many overlapping parts,such like:
main idea
maximum objective function:
details:
use v to separate different classes
LDF:Linear Discriminant Functions
与Fisher 不同,Fisher 是投影到一条线上进行分类,LDF是根据在线的哪一边进行分类.
可能会考!
LDF 对于 不连续的决策区域无法正常工作
Lecture 7
Linear Regression
步骤：
Assume a linear model: Y = β0 + β1 X
Find the line which “best” fits the data, i.e. estimate parameters β0 and β1（训练：用最小误差进行拟合）
Check assumptions of model（验证）
Draw inferences and make predictions（测试）
Five Assumptions of Linear Regression
Existence: for each fixed value of X, Y is a random variable with finite mean and variance (对于每一个给定的X，Y都是随机的但是有一个有限的均值和方差)
Independence: the set of Yi are independent random variables given Xi（对于给定Xi，Yi是独立的随机变量，和X没有关系）
Linearity: the mean value of Y is a linear function of X(Y的均值对于x是一个线性的函数)
Homoscedasticity: the variance of Y is the same for any X（对于任意X，Y是同方差的）
Normality: For each fixed value of X, Y has a normal distribution (by assumption 4, σ2 does not depend on X)（对于任意X，Y是一个正态分布）
Estimating β0 and β1
实际上就是拟合 预测值和标签值的差 的平方和 最小。（MSE最小均方误差法----Lec8）
Logistic Regression
Aim： to learn Learn P(Y|X) directly by using the way like Linear Regression
实质：利用 l = a+bx 做线性回归，然后讲 l 带入 logistic function表示概率p
损失计算：
利用极大似然函数法，拟合逻辑回归中的参数（a，b）
逻辑回归模型的数学形式确定后，剩下就是如何去求解模型中的参数。在统计学中，常常使用极大似然估计法来求解，即找到一组参数，使得在这组参数下，我们的数据的似然度（概率）最大。
设：
似然函数：
为了更方便求解，我们对等式两边同取对数，写成对数似然函数：
在机器学习中我们有损失函数的概念，其衡量的是模型预测错误的程度。如果取整个数据集上的平均对数似然损失，我们可以得到:
即在逻辑回归模型中，我们最大化似然函数和最小化损失函数实际上是等价的。
逻辑回归的损失函数是：（计算方法可以用后面讲到的梯度下降）
Linear Discriminant Functions（线性判别方程）
Augmented Feature Vector：
相当于多添加了一维的数据
判别形式：
Normalization：
将第二类的输入变成原输入的反数，这样做是为了，简化方法，只要满足
就是分类正确的.
Solution Region
两种求解方法
Optimization：
将目标函数进行求导，算导数等于0的时候，缺点：解方程复杂，且对于现在的一些问题（深度学习），不太可能写出求导方程。
Gradient Descent（梯度下降）
更新weight vector方法：利用前一次的算出来的目标函数的导数，与目前的weight vector进行想减。
理解：梯度可以表示为目标函数下降的方向，我们只需要不断控制weight vector往这个方向前进，如下图。
优点：现在用的非常广泛，并且适合任意的目标函数
LDF Criterion Function
LDF最初设立的目标函数为错误样本的数量和，但是这是一个常数没有办法进行梯度下降，也没有办法进行求导为0，因此提出了后面的perceptron方法和MSE方法（与LDF最初设定方法主要不同就在于目标函数的设定）
注意：LDF 包含 Perceptron 和 MSE
Perceptron(感知机)
感知器得目标函数为所有分错样本的距离和，目的就是最小化这个目标函数。
利用梯度更新方法：
因为目标函数对于y求导之后只剩下y了，所以梯度与a没有关系
Non-separable Example && Convergence of Perceptron Rules
对于以上这种没有办法找到一个合适的分类线的情况，对于基础感知器或者线性判别分类器，它会一直继续分类，没有办法收敛。
此时我们可以设置合适的学习率
，相当于更新次数越多，梯度会越来越不想更新。
Lecture 8
Minimum Squared-Error Procedures
MSE 只是一种设立目标函数（损失）的一个方程而已。
MSE:求解方法：
利用求导为0（Optimization）
梯度下降Gradient Descent
Support Vector Machines
Support Vector Machines
LDF出现的问题：我们只是很好的拟合了训练集，当出现一个新的样本（十分接近我们的决策平面），我们就很容易将它分错。
因此就需要SVM(• Idea: maximize distance to the closest example)使最接近决策平面的两个点之间的距离最大。
公式：
(不考数学推理：)
求解||w||，需要利用拉格朗日函数，将原来的形式转变成：
如果利用核函数：
SVM: Non-Separable Case
通过设置 b 的大小来松弛间隔(允许多少点可以在这个间隔内)
Nonlinear Mapping
利用转换方程实现非线性映射：
Kernels（SVM的核函数）
因为许多样本并不是线性可分的(用一条线就能够分出来)，因此需要用到核函数（改变决策平面的形状）
核函数一定是半正定的
核函数类型（了解）：
Nonlinear SVM Step-by-Step
与之前步骤是一样的，只是改变了核函数（感兴趣可以看数学推导里面）
Multi-class SVMs
有两种考虑角度：One-against-all：一次性分出多类 Pairwise：多次两两分类
(1)One-Against-All
(2)Pairwise SVMs
实质：经过多次的两两分类 训练出 n*(n-1)/2 个支持向量机
SVM实现多分类的三种方案 - ZH奶酪 - 博客园 参考阅读～ thank 徐文熙 诸葛杨阳 for sharing
Lecture 9
Ensemble Classifiers （集成分类器）
利用多个分类器集成来提高分类效果
主要分为 Bagging 和 boosting，其中random forest 属于 bagging（感觉会考）
Bagging：
类似于投票机制：随机选取样本，利用每一次随机选取的训练集训练一个分类器，最后通过所有分类器进行投票来获得最后的分类效果。
Decision Tree（决策树）
是一个树状的分类器，每一个节点的选择是根据信息增益熵选择的
感兴趣可以看：（考试应该不考）
决策树（decision tree）(一)——构造决策树方法_天泽28的专栏-CSDN博客_决策树
Random Forest：（随机森林）
就是把决策树当成弱分类器，然后利用Bagging方法，投票决定最后的分类。
Advantages of Random Forests
Very high accuracy – not easily surpassed by other algorithms
Efficient on large datasets
Can handle thousands of input variables without variable deletion
Effective method for estimating missing data, also maintains accuracy when a large proportion of the data are missing
Robust to label noise
Can be used in clustering, locating outliers and semi-supervised learning
Boosting
与bagging不同点在于，不是随机的选择每一次的训练样本（有规则的）
以AdaBoost为例：
第一次均匀的选取样本
之后会根据上一次选取的样本的错误率来更新，错误率越大就增加选取概率（为的是能够更好地训练分不对的点）
最后地分类由每一个分类器以及该分类器地错误率联合决定（sign是一个激活函数）
Random Forests vs. Boosting
Lecture 10
Unsupervised Learning（Clustering）
为什么要用非监督学习：
Distance Measures：
考虑问题：
Fix the number of clusters to k（分成几类）
Find the best clustering according to the criterion function (number of clusters may vary)（怎么分）
K-means Clustering
一种迭代地算法 Iterative optimization algorithms
人为选取要分地类数，上图k=3，并且随机初始化三个中心点，自动分类，距离哪个中心点近就是哪一类
计算每一个聚类地mean（均值）
重新将所有的点依据第二步的均值分类。
重复2 3 步骤 直到所有点不变
第二步的均值经常用距离（Distance Measures）来计算
Hierarchical Clustering（层次聚类）
由来：K-means 聚类举要实现确定K值和初始聚类中心点的选择，对于一部分数据不是很实用，因此提出了层次聚类。
主要分为以下两种算法：
1.Agglomerative (bottom up) procedures：（凝聚法）
1.将样本集中的所有的样本点都当做一个独立的类簇；repeat：-----------------------------------------------------------------------2.计算两两类簇之间的距离（后边会做介绍），找到距离最小的两个类簇c1和c2；3.合并类簇c1和c2为一个类簇；-----------------------------------------------------------------------直到： 达到聚类的数目或者达到设定的条件1.1.Agglomerative clustering with minimum distance（用最小距离作为簇间的距离）
有利于细长数据的分类，对噪声很敏感
1.2.Agglomerative clustering with maximum distance（用最大的距离作为簇间距离）
对于紧凑形的数据能够很好的作用，对于细长的数据不能很好的工作
1.3Average and Mean Agglomerative Clustering：
mean聚类比avg更加节省，应该值得是在程序中可以用矩阵运算吧，不用遍历每个点（猜的）
2.Divisive (top down) procedures：（分裂法）
分裂法指的是初始时将所有的样本归为一个类簇，然后依据某种准则进行逐渐的分裂，直到达到某种条件或者达到设定的分类数目。用算法描述： 输入：样本集合D，聚类数目或者某个条件（一般是样本距离的阈值，这样就可不设置聚类数目） 输出：聚类结果 1.将样本集中的所有的样本归为一个类簇；
分裂法指的是初始时将所有的样本归为一个类簇，然后依据某种准则进行逐渐的分裂，
直到达到某种条件或者达到设定的分类数目。用算法描述：输入：样本集合D，聚类数目或者某个条件（一般是样本距离的阈值，这样就可不设置聚类数目）
输出：聚类结果
1.将样本集中的所有的样本归为一个类簇；repeat：
--------------------------------------------------------------------------------2.在同一个类簇（计为c）中计算两两样本之间的距离，找出距离最远的两个样本a,b；3.将样本a，b分配到不同的类簇c1和c2中；4.计算原类簇（c）中剩余的其他样本点和a，b的距离，若是dis(a)<dis(b)，则将样本点归到c1中，
否则归到c2中；-------------------------------------------------------------------------------直到： 达到聚类的数目或者达到设定的条件()两个簇之间的距离计算：
凝聚法和分裂法比较
（1）凝聚法通常更快
（2）分裂法不会因为局部数据而误判（因为分裂法是自上到下的，是从全局出发的，所以不会被局部数据误判）
Clustering Summary
能够发现数据的结构特性
能够应用在不同的领域
聚类对于人类来说比较简单，对于电脑来说比较复杂（人眼一下就能看出来，电脑需要迭代聚类）
应用聚类算法很简单，但是如何去评估它的表现很难
没有通用的聚类算法，都需要根据数据去调整聚类算法
Expectation Maximization
参考：如何通俗理解EM算法_结构之法 算法之道-CSDN博客_em算法
引子：
我们已经学习过对于非监督学习（不给标签），我们有Nonparametric approach(clustering)方法
对于模型参数估计我们有parametric approach（MLE）方法
其中Nonparametric approach（clustering）中不需要计算参数（概率分布）
而parametric approach（MLE）我们需要知道分类情况
但是在真正的Unsupervised Learning情况下，我们是不知道分类标签，但如果需要去计算它的概率分布就不太容易进行.
举个例子:
例子1. 假定我们需要统计七月在线10万学员中男生女生的身高分布，怎么统计呢？考虑到10万的数量巨大，所以不可能一个一个的去统计。对的，随机抽样，从10万学员中随机抽取100个男生，100个女生，然后依次统计他们各自的身高。
例子1我们可以用MLE来分别拟合男女生的正太分布模型
例子2: 比如这100个男生和100个女生混在一起了。我们拥有200个人的身高数据，却不知道这200个人每一个是男生还是女生，此时的男女性别就像一个隐变量。
对于例子2来说就要用到接下来的 Expectation Maximization
看这个问题其实有点像 chicken-and-egg problem,先有鸡还是先有蛋
我们想获得男女的正太分布模型,就得知道男女分类情况,想知道男女分类情况就得知道男女的条件概率 P(性别|身高),这两者不能同时实现
EM算法:(官方定义)
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算， 第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； 第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
通俗理解
我们拿例子2为例:隐藏变量为性别 1.我们先初始化男女正态分布的参数(乱设都可以) 2.利用第一步的正态分布,获得男女的条件概率,对已知的数据进行男女分类 3.利用第二步得到的男女分类,重新计算正太分布的参数值(MLE) 重复2 3 步直到收敛
其中 官方定义中:
第一步计算期望值得是根据模型参数来计算出隐形变量的后验概率(其实就是隐形变量的期望)
第二部最大化,指的就是利用第一步得到的隐形变量来计算下一步的模型参数
EM Summary
如果选定的概率模型不对,结果不会好
如果隐变量的个数选的有问题,结果也会不好
(据说不考)Lecture 11
神经网络基础知识
Perceptrons感知机
可以把他看成神经网络的组成基础,想人脑的细胞一样
output =激活函数(w*x+b)
其中w是神经元自有的参数矩阵,是可以通过反向传播学习的,b为偏执
激活函数包括
max()函数
Sigmoid()将概率拟合在[0,1]
Relu:作用 映射是局部线性的
为什么要用激活函数(可能会考)
激活函数使得网络从线性变成非线性,如果没有激活函数,多层网络就没有意义,多层网络会变成一层网络.
以这个例子,没有激活函数max相当于一层网络 输出x*nwe(W)
工作流程(概念)
以汽车识别为例子,我们需要一个复杂的函数来判断是否为汽车
可以用多层网络来实现
神经网络实现流程
利用训练集输入网络
设计我们的目标函数,目标函数:在图像分类中就是要最小化分类错误
通过目标函数,计算loss
通过反向传播(链式法则Chain rule)
利用optimization算法更新网络参数(每个感知机中的参数):
Some question
最后一个问题解释:为什么需要很多层?
因为每一层的都可以重复使用,我们知道神经网络的每一层是用来提取特征的.对于不同的类别,有些特征是相同的,比如摩托和汽车都有轮胎,所以提取摩托特征的网络层是可以重复使用的.
-----------------------------------------------------------------------------------------感谢贾神、陈工友，无私奉献
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