全称：Karhunen-Loeve变换（卡洛南-洛伊变换） 前面讨论的特征选择是在一定准则下，从n个特征中选出k个来反映原有模式。 这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想，因为一般来说，原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会丢失较多的有用信息。 如果将原来的特征做正交变换，获得的每个数据都是原来n个数据的线性组合，然后从新的数据中选出少数几个，使其尽可能多地反映各类模式之间的差异，而这些特征间又尽可能相互独立，则比单纯的选择方法更灵活、更有效。 K-L变换就是一种适用于任意概率密度函数的正交变换。
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使用模型时尽量使用简单的模型。从简单的模型开始做起。 2 避免抽样偏差 所谓抽样偏差，是指训练数据集和测试数据集不是由同一个分布产生的。 比如验证集是从训练集中随机取一部分得到的，但是测试集却是时间轴靠后的数据，这样即使在验证集上做的很好，测试的时候却可能没那么好。 VC理论中，一个前提就是训练集和测试集要来源于同一个分布。因此抽样偏差将导致VC理论失效…
先引入一个经典的表,辅助我们, 这个表叫做混淆矩阵 准确率反映了模型模型做出正确预测的比例计算公式 \[Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} \] 准确率假设不同的分类是同等地位的，例如对猫狗洗好进行分类，问题中并没有对猫和狗有特定的侧重，因此在这里我们只强调于分类的正确度，即准确率。 优点 计算简单, 时间复杂度低 缺点 当…
（注：本文内容和图片来源于林轩田老师的《机器学习基石》课程） 通常的二分类问题，希望输出类别；soft的二分类问题，希望输出概率值： 对于soft问题的理想数据和实际数据： 逻辑回归的思想：先求出特征的线性加权分数，再把它用逻辑斯蒂函数转化为0～1之间的值： 逻辑斯蒂函数介绍： 2 逻辑回归的损失函数 最大似然：将训练集产生的概率最大…
本文译自：Machine Learning Trends fromNIPS 2014 编者按：John Platt是微软的杰出科学家，也是微软在机器学习领域的领军人物。加入微软17年，一直在机器学习领域埋首耕耘。Platt也是SVM最快的加速算法SMO的提出者。NIPS大会是机器学习领域两大重要学习会议之一，另外一个是ICML。接下来的文章中Platt将和…
错误衡量使用平方错误： 注：这里Eout计算是在考虑噪声的情况下，可以将x和y看作满足一个联合概率分布。 2 线性回归算法 先把训练集误差Ein推导成矩阵形式： 即： 可以证明Ein关于w是连续，可微的凸函数，因此最小的点就在梯度为0的地方，那么剩下的问题就是来求梯度为0的w： 先把Ein展开成w的二次形式： 求这个函数的梯度，与w是一维的情况类似…
考察机器学习的定义，由Tom Mitchell 提出的。答案是A 考察监督学习的类型，预测明天的温度，由于是一个连续的值，故选A 考察监督学习的类型，预测是否赢得专利侵权诉讼，答案就两个“YES”和“NO”，是一个离散值，故选B 哪些选项适合使用监督学习。 1、根据1000名医疗病人对实验药物的反应(如治疗效果、副作用等)的数据，发现患者对药物的反应是否有不…
一个机器学习主要要经过如下几步： 这么一讲比较抽象，我拿Kaggle比赛中的泰坦尼克生存率预测为例子： 收集数据：https://github.com/cystanford/Titanic_Data 该数据集一共有俩个文件： train.csv：训练集，包含特征信息，分类结果（存活与否） test.csv：测试集，只包含特征信息 数据集中的字段内容如下，…
OpenGL学习入门之3D光照机器人 // myopengl.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include “stdafx.h” #include “StdAfx.h” #include<windows.h> #include<gl/glut.h> #include <iostream> using n…
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