Selvaggia
Selvaggia

预测宝可梦武力值、分类宝可梦

regression case

股票预测
无人车看到的各种sensor
影像镜头看到马路上的东西作为输入，输出就是方向盘角度等等的操纵策略

scalar 标量
这个是热力图，相当于你的XYZ但是Z用颜色表示了

closed-form solution 闭合解
learning rate事先定好的数值
在linear regression上没有local optimal

一般性 泛化性
预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第1张图片
来自于random的数值，进化值某个方面受random值的影响
training error太小，training结果太好就可能出现overfitting的情况
博士根据常识改变model，删掉某个已知不影响的参数，可能还有其他比较关键有影响力的factor
参数越小越接近0，可以达到更平滑的效果，input改变，output不那么敏感，受影响程度不大
为什么喜欢平滑
用L2范数正则化，即岭回归
惩罚项

平滑，output对输入不敏感，输入被杂讯干扰，受到比较小的影响
我可以理解为岭回归有一定的抗噪声的能力吗
太平滑是一条水平线，也什么都干不成，太平滑结果又会变差
调参侠
bw都是常数，只有w受x影响，bias不影响平滑程度
这边就是adamW优化器不对bias做decay的原因，因为它就相对于正则化

classification分类

gaussian distribution 高斯分布==正态分布
硬解
预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第2张图片
强制按照regression来训练
以0为分界

大于0表示1，

太大超过1不行，远大于1的点是错误error
太小不行

分界线会考虑到偏离较远的点而偏离最合适的位置，让他们尽可能不变成距离分界线很远的错误的点
为了减小loss而不符常理，最小二乘的弊端
regression会惩罚那些太过正确，output太大的那些值

把每一类当作一个数字，但是数字之间有关系，类别之间不一定和数字之间的关系保持一致比如大小，是否相邻

binary classification
如何确定比较好的loss function
分类错误的次数
不能微分，无法用gradient decent
SVM，perceptron

预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第3张图片
贝叶斯定律
条件概率
预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第4张图片

计算某个x出现的机率，可以得知x的distributtion分布，就可以自己产生x

要把18种都分类正确，做不太出来
因为有些数值接近，但是却不是一个系的
每个宝可梦用个向量来表示，他的各种特征
水系里面挑一只出来是海龟的概率
是从高斯分布里面sample出来的，sample了79个，
不同的μ和Σ，分布的最高点是不一样的
预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第5张图片

这个完全是从统计学的角度来做分类了

可以理解为由样本生成高斯分布，再用海龟的数据去找到在高斯分布的位置

散点来推测密度函数：极大似然估计

每个高斯都有可能sample出所有的79个点，但是 sample出79个点的可能性是不同的
每个点被独立sample出来的，机率独立相乘
找出一个Gaussian，sample出这79个点的概率是最大的
likelihood最大
取微分以下找极值

最大似然估计！！
mean和variance通过最大似然分别求微分偏导得到

预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第6张图片

每个宝可梦用个向量来表示，他的各种特
热力图怎么做出来的，所有平面上的点全都代入一遍两个高斯么？

机器学习可以在高维空间处理问题，在七维空间上说不定 重叠在boundary上的样本点是分开的,分界线boundary更加的明显，每个宝可梦通过七个数字的向量来表示feature

covariance matrix 协方差矩阵！！！
不同的class可以share同一个covariance matrix
和input的feature size的平方成正比

feature size很大的时候，covariance matrix增长很快

如果把2个不同的Gaussian都给不同的covariance matrix ，model的参数可能太多了，参数一朵，variance（方差）就大，容易overfitting

为了减小参数，描述这两个类的feature分布的Gaussian，故意给他们相同的 covariance matrix
强制共用同一组 covariance matrix

预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第7张图片

为了减少model复杂度，共用一个协方差矩阵，使得概率密度分布的散布程度在class1和class2的分布上是一样的
这时就要同时基于c1和c2的样本概率去求两个分布各自的均值和共同的协方差矩阵

为减少模型复杂度，去共用一个协方差而不是共用一个均值，因为显然class1和class2在特征分布图上有不同的几何中心，而modify散布程度的自由性更大

bishop指的是Bishop - Pattern Recognition And Machine Learning

把原来两个Gaussian各自算的covariance matrix加权平均，得到强制要求用共同的Gaussian时对应的所得到的covariance matrix

就是一种加权平均的策略，权重根据个数来设定被，你可以换成均值之类的都可以的

均值比方差更能代表 两组 之间的 差异 方差主要是显示组内差异

使用共同的covariance matrix之后，the boundary变成了linear的
预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第8张图片

在高维空间中，分类的准确率大大提高了
人没办法知道机器在运作中的复杂缠绕的机理
没有什么原理，就是纯工程上觉得it just works
二维feature很少，人一看就知道，分界线和分类的好坏

个人理解共用协方差只是为了减小模型的复杂度，这只是在基于自己决定好model结构的基础上去优化一下model，从而获得model在分布上有更小的误差

预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第9张图片

预测宝可梦武力值、分类宝可梦_第10张图片

结果是很trivial的

选别的几率模型
简单模型，参数比较少，bias小，variance大
复杂的模型对应相反

binary feature ，说使用Gaussian模型机率 分布产生的，不太合理
这时可能会选择用 Bernoulli distributions 伯努利分布
伯努利分布Ber-n，n=1，其实就是0-1分布

inner product：数量积，内积

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