Andrew Ng机器学习课程10

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a example

如果hypothesis set中的hypothesis是由 d 个real number决定的，那么用64位的计算机数据表示的话，那么模型的个数一共有 k=264d ，那么训练样本的数量由上一节课的公式可推出训练样本的数量为：

m≥O(dγ2log1δ)

。为保证ERM在这样的hypothesis set上能够达到一定的error bound，训练样本的数量需要达到上式得要求。

VC dimension

假定有d个点的数据集S，hypothesis set H能够shatter（打散）S，即将S中的数据点分为任意的标签，就说H 能 shatter S 。二维平面上的没有线性分类器能够shatter 4个数据点的。
然后定义了VC dimension，指的就是H能够打散的S中的最大数据点数，只要存在就行，不一定包含所有这些数据点（比如在一条直线上）的情况。再解释就是，只能shatter VC dimension个数据点，而不能shatter 任意一个增加一个的数据点。推广一下，对于n维度的线性分类器，其VC dimension是n+1。

对于hypothesis set 可以有无限多个hypothesis，但是能够shatter的数量却是有限的VC dimension，这就可以用来给出一个generalization error bound，解释学习算法的有效性。得出m的阶数必须至少跟vc dimension d的阶数相同。实际上VC dimension大致跟参数的个数相近，或者呈线性关系。

问题：为何SVM不过拟合？
具有large margin的classifier通常有较低的VC dimension，主要是因为具有这样large margin的hypothesis能够shatter的点数要比正常的要少，也就说明了VC dimension较少。 而在理论上数学上的分析，large margin使得模型的VC dimension有一个upper bound，而且这个upper bound跟X的维度无关，也就说即使将X转换为无限维度，也不影响其VC dimension。

算法横向连接：

logistic regression 和SVM都是两种对empirical risk minimization 算法的近似。其实就是选择误差函数是那种，我记得台大林轩田的解释就比较清楚，回过头来再看看。

Model Selection

比如choose the 多相似的次数，局部线性回归中的窗口宽度，或者是SVM中的L1 regularizer的C的大小等。
下面将如何进行选择：
比较所有的model中training error最小的？too stupid
hold-out cross validation：
70%作为training set，然后30%作为validation set，或者交叉验证等。通常样本数据是非常宝贵的，比较难的的，对于留出30%的数据来进行model selection是比较浪费的。
k-fold CV
将所有的数据分为k个部分，

leave one out CV，当数据量非常少时，才进行这样的操作，训练时间比较长。

VC dimension的这个bound实际上是非常loose的，只具有指导意义。

feature selection

forward search algorithm：
贪婪算法类似，每次选择剩余中最好的特征，从一个开始，选择最好的validation error的feature，然后加入F中，然后从剩余的中在寻找与F中已有的合在一起具有最好的validation error的特征加入F中，就这样一步一步的选出k个最好的特征。

这个算法被叫做wrapper feature selection，

backward search algorithm：
每次从F中删除一个最没用的特征

这不一定能找到最好的特征子集。对于文本特征，特征特别多，

filter feature selection method
对于特征 xi 对于y的影响度，比如相关度，correct（ xi,y ）,MI( xi,y )，定义可以参看《数学之美》中的一些文本处理的章节。K-L divergence，mutual information，两者之间的p(x,y)与p(x)p(y)的KL divergence，如果是比较大，则x能够tell一些y的information，如果不相干，或者独立，则两者距离特别近，，选择k个最大相关度或者互信息的特征，而k的选择依然是通过cross validation来选择，top 1，top 2,等等

2015-9-11 艺少