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机器学习经典图

木马童年 2019-3-2 14:11 84 0

图片收集自网络,仅供学习和交流。 1.为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢? 答:因为模型的复杂性 2.低度拟合或者过度拟合的例子 3.为什么贝叶斯推理可以具体化奥卡姆剃刀原理 答:首先知道奥卡姆剃 ...

    图片收集自网络,仅供学习和交流。

    1. 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢?

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    答:因为模型的复杂性

    2. 低度拟合或者过度拟合的例子

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    3. 为什么贝叶斯推理可以具体化奥卡姆剃刀原理

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    答:首先知道奥卡姆剃刀原理:切勿浪费较多东西去做,用较少的东西,同样可以做好的事情。上图已经非常直接:较少的前提条件或许能得到更广泛的结果。

    4. 为什么集体相关的特征单独来看时无关紧要?

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    答:如上图,数据是二维的,映射到单个维度来看就是泛泛的、无意义的。

    5. 为什么无关紧要的特征会损害KNN?

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    答:如上图,横轴为无关紧要特征,因为横轴特征的出现,将原本鲜明的聚类特征模糊化,纵轴权重被横轴稀释,从而得到错误的聚类结果。

    6. 非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题,转变为一个高维度的线性边界问题的?

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    答:此条与第4点相对应,与第5点相反。即低维线性不可分的数据,投射到高维也许线性可分。核函数也是这个原理。

    7. 为什么判别式学习比产生式更加简单?

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    答:首先知道,判别式模型(Discriminative Model)是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。

    生成式模型(Generative Model)则会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x),然后选取使得p(yi|x)最大的yi。

    已知特征x的情况下,左图为生成式:需要根据已知训练集的分类,统计该分类下特征出现概率,求出全概率,然后求出某个特征属于某一分类的概率,概率最大的分类即为最终分类。左图描绘了求解联合概率的第一步,图形复杂。

    右图为判别式:直接对条件概率p(Ci|x)建模,即某一特征属于某一分类的概率,图形简单明了。

    8. 学习算法可以被视作优化不同的损失函数?

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    9. 带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。

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    10. 链式求导。

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    11. 特征工程大图

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