第11章-独 立于算法的机器学习.pptVIP

第十一章 独立于算法的机器学习 11.1 模式识别中的哲学 这里讨论的是一些独立于具体识别算法的一般性原理，但可以适用于任何一个特定的识别方法： 没有免费午餐定理； 丑小鸭定理； Occam剃刀原理。 没有免费的午餐定理（NFL, No Free Lunch Theorem） 不存在一个与具体应用无关的，普遍适用的“最优分类器”； 学习算法必须要作出一个与问题领域有关的“假设”，分类器必须与问题域相适应。 丑小鸭定理（Ugly Duckling） 不存在与问题无关的“最优”的特征集合或属性集合； 也同样不存在与问题无关的模式之间的“相似性度量”。 Occam剃刀原理 设计者不应该选用比“必要”更加复杂的分类器，“必要”是由训练数据的拟合情况决定的； 在对训练数据分类效果相同时，“简单的”分类器往往优于“复杂的”分类器； 根据“没有免费午餐定理”，不能说“简单的”分类器对“复杂的”分类器具有天生的优越性，但在现实世界中遇到的各种问题，这种优越性往往是存在。 11.2 分类设计的重采样技术 分类器设计的重采样技术也被称为“自适应的权值重置和组合（arcing, adaptive reweighting and combining）； 这类方法的主要思想是利用同一个训练样本集合构造多个分类器，然后以某种方式将这些分类器组合成一个分类器； 主要方法包括：bagging算法和boosting算法 bagging算法 从大小为n的原始数据集D中独立随机地抽取n’个数据(n’n)，形成一个自助数据集； 重复上述过程，产生出多个独立的自助数据集； 利用每个自助数据集训练出一个“分量分类器”； 最终的分类结果由这些“分量分类器”各自的判别结果投票决定。 boosting算法 boosting算法同样是利用训练样本集合构造多个分量分类器，它只要求这个分量分类器是一个弱分类器—准确率比平均性能好即可。 2类问题，3个分量分类器的训练算法： 在数量为n的原始样本集D中随机选取n1个样本构成D1，利用D1训练出一个分类器C1； 在样本集D-D1中选择被C1正确分类和错误分类的样本各一半组成样本集D2，用D2训练出一个分类器C2； 将样本集D-D1-D2中所有C1和C2分类结果不同的样本组成样本集D3，训练出一个分类器C3； boosting的分类算法 对新的样本x进行分类，如果C1和C2判别结果相同，则将x判别为此类别，否则以C3的结果作为x的类别； AdaBoost方法 AdaBoost(adaptive boosting)是boosting方法的一个重要变形，一般所说的boosting方法均是指AdaBoost； AdaBoost方法中，设计者可以不断地增加分量分类器，直到达到足够小的错误率为止； 总体分类结果是由各分量分类器加权平均得到，权重由分量分类器的错误率确定。 AdaBoost方法 begin initialize D, kmax, W1(i)?1/n, i=1,…,n； k?0; do k?k+1 训练使用按照Wk(i)采样D的弱分类器Ck； Ek?用Wk(i)采样D的样本集测量Ck的训练误差； until k=kmax； end AdaBoost方法 算法中Wk(i)为每一步迭代中对每个样本的加权，Zk是归一化因子，Ck为第k个分量分类器，αk为对Ck的加权； 总体的判别函数由各分量分类器的加权平均得到： 其中 为Ck分类器给出的判别结果。 AdaBoost方法的推广能力 AdaBoost方法实际上是增加了分类器的复杂程度，但实践表明此方法出现“过拟合”的现象极少，这是此方法最吸引人的地方。 针对特征的Boosting算法 特征选择：就是从一组数量为n的特征中选择出数量为m的最优特征； 最优特征组合的评价标准； 选择出最优特征组合的算法； Boosting可以作为特征选择的方法。 AdaBoost特征选择算法 Given examples (x1,y1),…, (xn,yn), where yi=0,1for negative and positive examples respectively; Initialize weights w1,i=1/2m, 1/2l for yi=0,1respectively, where m and l are the number of negatives and positives respectively; For t = 1,…,T: Normalize the weights: so that wt is a p