【AI学习笔记】初学机器学习西瓜书概要记录（二）常用的机器学习方法篇

初学机器学习西瓜书的概要记录（一）机器学习基础知识篇(已完结)
初学机器学习西瓜书的概要记录（二）常用的机器学习方法篇(持续更新)
初学机器学习西瓜书的概要记录（三）进阶知识篇(待更)

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以下内容出自周志华老师亲讲西瓜书

4.1 决策树的基本流程

决策树基于“树”结构进行决策

• 每个内部结点对应某个属性上的测试
• 每个分支对应于该测试的一种可能结果（即该属性的某个取值）
• 每个叶结点对应于一个预测结果
  

学习过程：通过对训练样本的分析来确定“划分属性”（即内部结点所对应的属性）
预测过程：将测试示例从跟结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶结点
策略：分而治之，自根至叶的递归过程，在每个中间结点寻找一个"划分"属性

对当前某个结点进行划分时，确定递归停止的三种条件：

• 当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分；
• 当前属性集为空，或是所以样本在所有属性上取值相同，无法划分；
• 当前结点包含的样本集为空，不能划分。
  

4.2 信息增益划分

决策树的提出是收到信息论的启发，因此很多东西是以信息论的准测进行判断，而在信息论中最重要的一个量就是“熵”
信息熵是度量样本集合“纯度”最常用的一种指标，假定当前样本集合 $D$ 中第 $k$ 类样本所占的比例为 $p_k$，则 $D$ 的信息熵定义为
$$Ent(D)=-\sum _{k=1}^{|y|}{p}_{k}lo{g}_2{p}_k$$
计算信息熵时约定：若 $p=0$，则 $plo{g}_{2}p=0$
$Ent(D)$ 的值越小，则 $D$ 的纯度越高，$Ent(D)$ 的最小值为 0，最大值为 $lo{g}_2|y|$
信息增益直接以信息熵为基础，计算当前划分对信息熵所造成的变化

离散属性 $a$ 的取值： { a 1 , a 2 , . . . , a V } \{a^1,a^2,...,a^V\} {a1,a2,...,aV}
$D^v$：$D$ 在 $a$ 上取值 $=a^v$的样本集合
以属性 $a$ 对数据集 $D$ 进行划分所获得的新增增益为：
$$Gain(D,a)=Ent(D)-\sum _{v=1}^V\frac{|D^v|}{|D|}Ent(D^v)$$
其中：
$Ent(D)$ 为划分前的信息熵
$\frac{|D^v|}{|D|}$ 为第$v$个分支的权重，样本越多越重要
$Ent(D^v)$ 为划分后的信息熵

4.3 其他属性的划分准则

信息增益如果只考虑了信息量的获得，一定程度上偏好了分支多的属性，因为分支越多，分到分支上样本数量就会越少。

信息增益：可对取值数目较多的属性有所偏好，有明显弱电，例如：考虑将“编号”作为一个属性
增益率：
$$\begin{gathered} Gai{n}_{r}atio(D,a)=\frac{Gain(D,a)}{IV(a)} \\ 其中IV(a)=-\sum _{v=1}^V\frac{|D^v|}{|D|}lo{g}_2\frac{|D^v|}{|D|} \end{gathered}$$
其中 $a$ 的可能取值数目越多（即 $V$ 越大），则 $IV(a)$ 的值通常即越大

启发式：先从候选划分属性中找出信息增益高于平均水平的，再从中选取增益率最高的

没有办法对信息增益和增益率做绝对正确的权衡，但对于分支多的情况被解决了，像上式这种情况叫做规范化。归一化是规范化的特殊形式，更多情况下规范化是将不可比较的东西变得可比较。

基尼指数（Gini index）
反应了从D中随机抽取两个样例，其类别标记不一致的概率

在多个类别 $y$ 中，抽取样例某一个类 $k$ 的概率为为 $p_k$ ，再抽取样例为另一个类 $k^{\prime }\ne k$ 的概率为 $p_k^{\prime }$，如果这两个概率相乘很大，则证明这个集合 $D$ 中不太“干净”
$$Gini(D)=\sum _{k=1}^{|y|}\sum _{k^{\prime }\ne k}{p}_k{p}_k^{\prime }=1-\sum _{k=1}^{|y|}{p}_k^2$$
$Gini(D)$ 越小，数据集 $D$ 的纯度越高

属性 $a$ 的基尼指数：$Gin{i}_{i}ndex(D,a)={\sum }_{v=1}^{V}Gini(D^v)$
在候选属性集合中，选取那个使划分后基尼指数最小的属性（CART算法中使用）

关键是如何去衡量，经过一个操作后，后面的东西比原来更“纯净”！

4.4 决策树剪枝

划分选择 vs. 剪枝
研究表明：划分选择的各种准则虽然对决策树的尺寸有较大影响，但对泛化性能的影响很有限
例如信息增益与基尼指数产生的结果，仅在约2%的情况下不同，剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响更显著，在数据带噪声时甚至可能将泛化性能提升25%

剪枝是决策树对付“过拟合”的主要手段

现阶段，在单决策树时，一定是需要剪枝的

为了尽可能正确分类训练样本，有可能造成分支过多（过拟合），可通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险

基本策略：

• 预剪枝：提前终止某些分支的生长
• 后剪枝：生成一颗完全树，再“回头”剪枝

剪枝过程中需评估剪枝前后决策树的优劣（详情见模型的评估）

4.5 缺失值的处理

现实生活中，经常会遇到属性值“缺失”现象，仅使用无缺失的样例？ 是对数据的极大浪费

使用待缺失值的样例，需解决：

1. 如何进行划分属性选择？
2. 给定划分属性，若样本在该属性上的值缺失，如何进行划分？

基本思路：样本赋权，权重划分

5.1 支持向量机基本型

离正类和负类距离差不多的最好！

间隔与支持向量
最大间隔：寻找参数 $w$ 和 $b$，使得 $\gamma$ 最大
$$\begin{gathered} \underset{w,b}{\mathrm{argmax}}\frac{2}{||w||} \\ s.t.y_i(w^T{x}_i+b)\ge 1,i=1,2,...,m \end{gathered}$$
即
$$\begin{gathered} \underset{w,b}{\mathrm{argmin}}\frac{1}{2}||w|{|}^2 \\ s.t.y_i(w^T{x}_i+b)\ge 1,i=1,2,...,m \end{gathered}$$
凸二次规划问题，能用优化计算包求解，但可以有更有效的办法（拉格朗日乘子法）

5.2 对偶问与解的特性

对偶问题
拉格朗日乘子法
第一步：引入拉格朗日乘子 $a_i\ge 0$得到拉格朗日函数
$$L(w,b,a)=\frac{1}{2}||w|{|}^2+\sum _{i=1}^m{a}_i(1-y_i(w^T{x}_i+b))$$
第二步：令 $L(w,b,a)$ 对 $w$ 和 $b$ 求偏导为零可得
$$w=\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i{x}_i,0=\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i$$
对偶问题：对偶问题得到的最小值，是原目标函数下界，需要求该最小值在原目标函数的最大值
第三步：回代可得
$$\begin{gathered} \underset{a}{\max }=\sum _{i=1}^m{a}_i-\frac{1}{2}\sum _{i=1}^m\sum _{j=1}^m{a}_i{a}_j{y}_i{y}_j{x}_i^T{x}_j \\ s.t.\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i=0,a_i\ge 0,i=1,2,...,m \end{gathered}$$

解的特性
最终模型
$$f(x)=w^{T}x+b=\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i{x}_i^T{x}_j+b$$
KKT条件：

$$\{\begin{array}{ll}{a}_i\ge 0;& \\ 1-y_{i}f(x_i)\le 0;& \\ a_i(1-y_{i}f(x_i))=0& \end{array}$$
必有 $a_i=0$ 或 $y_{i}f(x_i)=1$

解的稀疏性：训练完成后，最终模型仅于支持向量有关，支持向量机因此而得名

5.3 求解方法（SMO）

基本思路：不断执行如下两个步骤直至收敛

• 第一步：选取一对需更新的变量 $a_i$ 和 $a_j$
• 第二步：固定 $a_i$ 和 $a_j$ 以外的参数，求解对偶问题更新 $a_i$ 和 $a_j$ ，仅考虑 $a_i$ 和 $a_j$ 时，对偶问题的约束 $0={\sum }_{i=1}^m{a}_i{y}_i$，变为
  $$a_i{y}_i+a_j{y}_j=c,a_i\ge 0,a_j\ge 0$$
  用 $a_i$ 表示 $a_j$ 代入对偶问题
  $$\underset{a}{\max }=\sum _{i=1}^m{a}_i-\frac{1}{2}\sum _{i=1}^m\sum _{j=1}^m{a}_i{a}_j{y}_i{y}_j{x}_i^T{x}_j$$
  有闭式解，对任意支持向量 $(x_s,y_s)$ 有$y_{s}f(x_s)=1$，由此可解出 $b$

找最初两个点时，先把违背 KKT 条件最多的点找出来，理论上第二个点也是寻找违背KKT条件最多的点，但是计算量太大，因此第二个点找离它间隔最远的点，为提高鲁棒性，通常使用所有支持向量求解的平均值

5.4 特征空间映射

若不存在一个能正确划分两类样本的超平面，怎么办？
将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使样本在这个特征空间内线性可分

如果原始空间是有限维（属性数有限），那么一定存在一个高维特征空间使样本线性可分

设样本 $x$ 映射后的向量为 $\varphi (x)$ ，划分超平面 $f(x)=w^T\varphi (x)+b$
原始问题：
$$\begin{gathered} \underset{w,b}{\mathrm{argmin}}\frac{1}{2}||w|{|}^2 \\ s.t.y_i(w^T\varphi (x_i)+b)\ge 1,i=1,2,...,m \end{gathered}$$
对偶问题：
$$\begin{gathered} \underset{a}{\max }=\sum _{i=1}^m{a}_i-\frac{1}{2}\sum _{i=1}^m\sum _{j=1}^m{a}_i{a}_j{y}_i{y}_j\varphi (x_i{)}^T\varphi (x_j) \\ s.t.\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i=0,a_i\ge 0,i=1,2,...,m \end{gathered}$$
有一个计算上的问题，原来的 $x$ 是一个低维的，而现在的 $\varphi (x)$ 是一个非常高维的，甚至可能是无限维，计算两个高维向量的内积代价巨大。
预测：
$$f(x)=w^T\varphi (x)+b=\sum _{i=1}^m{a}_i{y}_i\varphi (x_i{)}^T\varphi (x_j)+b$$
观察发现 $\varphi (x_i{)}^T\varphi (x)$只以内积的形式出现，因此可以通过另一种东西去代替（核函数）。

5.5 核函数

基本思路：
$$\kappa (x_i,x_j)=\varphi (x_i{)}^T\varphi (x_j)$$
绕过显式考虑特征映射、以及计算高维内积的困难

Mercer定理：若一个对称函数所对应的核矩阵半正定，则它能作为核函数来使用
半正定矩阵，是正定矩阵的推广。实对称矩阵A称为半正定的，如果二次型$X^{\prime }AX$半正定，即对于任意不为$0$的实列向量$X$，$都有X^{\prime }AX\ge 0$

任何一个核函数，都隐式地定义了一个$RKHS$（再生核希尔伯特空间）

核函数选择 成为决定支持向量机性能的关键！

5.6 如何使用SVM

以回归学习为例

分类和回归的区别在于输出变量的类型。
定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；
定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。

基本思路：运行模型输出与实际输出间存在 $2ϵ$ 的差别

落入 $2ϵ$ 间的不计算损失

原始问题：
$$\begin{gathered} \underset{w,b}{\mathrm{argmin}}\frac{1}{2}||w|{|}^2+C\sum _{i=1}^m({\xi }_i+{\hat{\xi }}_i) \\ s.t.f(x_i)-y_i\le ϵ+{\hat{\xi }}_i, \\ {y}_i-f(x_i)\le ϵ+{\hat{\xi }}_i, \\ {\xi }_i\ge 0,{\hat{\xi }}_i\ge 0,i=1,2,...,m \end{gathered}$$
对偶问题：
$$\begin{gathered} \underset{a}{\max }=\sum _{i=1}^m{y}_i({\hat{a}}_i-a_i)-ϵ({\hat{a}}_i+a_i)-\frac{1}{2}\sum _{i=1}^m\sum _{j=1}^m({\hat{a}}_i-a_i)({\hat{a}}_j-a_j)x_i^T{x}_j \\ s.t.\sum _{i=1}^m({\hat{a}}_i-a_i)=0,0\le a_i,{\hat{a}}_i\le C \end{gathered}$$

预测：
$$f(x)=\sum _{i=1}^m({\hat{a}}_i-a_i)x_i^{T}x+b$$

6.1 神经网络模型

什么是神经网络：

• 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应
• 神经网络是一个很大的学科领域，本课程仅讨论神经网络与机器学习的交集，即“神经网络学习”亦称"连接主义"学习
  

神经元的“激活函数”

• 理想激活函数是阶跃函数，0表示抑制神经元而1表示激活神经元
• 阶跃函数具有不联系、不光滑等不好的性质，常用的是 Sigmoid 函数

多层前馈网络结构
多层网络：包含隐层的网络
前馈网络：神经元之间不存在同层连接也不存在跨层连接

隐层和输出层神经元亦称“功能单元”
多层前馈网络具有强大的表示能力（“万有逼近性”）

6.2 万有逼近性

仅需一个包含足够多神经元的隐层，多层前馈神经网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。

但是，如何设置隐层神经元数是未决问题，实际常用“试错法”

6.3 BP算法推导

BP（BackPropagation）误差逆传播算法

给定训练集 $D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...(x_m,y_m)\},x_i\in {\mathbb{R}}^d,y_i\in {\mathbb{R}}^l$
输入： $d$ 维特征向量
输出：$l$ 个输出值
隐层：假定使用 $q$ 个隐层神经元
假定功能函数均使用 Sigmoid 函数

对于训练例 $(x_k,y_k)$，假定网络的实际输出为 ${\hat{y}}_k=({\hat{y}}_1^k,{\hat{y}}_2^k,...{\hat{y}}_l^k)$
$${\hat{y}}_j^k=f({\beta }_j-{\theta }_j)$$其中 $j$ 表示第 $j$ 个神经元，而 $k$ 为在第 $k$ 个样例上，$\theta$ 为输出层阈值
则网络在 $(x_k,y_k)$ 上的均方误差为：
$$E_k=\frac{1}{2}\sum _{j=1}^l({\hat{y}}_j^k-y_j^k{)}^2$$ 需要通过学习确定的参数数目：$(d+l+1)q+l$
输出层 $\to$ 隐层: $d\times q$ 连接权
隐层 $\to$ 输出层: $q\times l$ 连接权
功能神经元拥有自己的阈值，隐层有 $q$ 个阈值，输出层有 $l$ 个阈值

BP算法是一个迭代学习算法，在迭代的每一轮中采用广义感知机学习规则
$$v\leftarrow v+\Delta v$$
BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，以 $w_{hj}$为例
对误差 $E_k$，给定学习率 $\eta$，有：
$$\Delta w_{hj}=-\eta \frac{\partial E_k}{\partial w_{hj}}$$注意到 $w_{hj}$ 先影响到 ${\beta }_j$，再影响到 ${\hat{y}}_j^k$，然后才影响到 $E_k$，有：
$$\frac{\partial E_k}{\partial w_{hj}}=\frac{\partial E_k}{\partial {\hat{y}}_j^k}\frac{\partial {\hat{y}}_j^k}{\partial {\beta }_j}\frac{\partial {\beta }_j}{\partial w_{hj}}$$
其中${\hat{y}}_j^k=f({\beta }_j-{\theta }_j)$，对$sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$，有 $f^{\prime }(x)=f(x)(1-f(x))$，因此$\frac{\partial {\hat{y}}_j^k}{\partial {\beta }_j}=f^{\prime }({\beta }_j-{\theta }_j)={\hat{y}}_j^k(1-{\hat{y}}_j^k)$
$$\frac{\partial E_k}{\partial w_{hj}}=({\hat{y}}_j^k-y_j^k)\cdot {\hat{y}}_j^k(1-{\hat{y}}_j^k)\cdot b_h$$
令$g_i=-\frac{\partial E_k}{\partial {\hat{y}}_j^k}\frac{\partial {\hat{y}}_j^k}{\partial {\beta }_j}={\hat{y}}_j^k(1-{\hat{y}}_j^k)(y_j^k-{\hat{y}}_j^k)$
于是：
$$\Delta w_{hj}=-\eta \frac{\partial E_k}{\partial w_{hj}}=\eta g_i{b}_h$$类似地，有：
$$\begin{gathered} \Delta {\theta }_j=-\eta g_j \\ \Delta v_{ih}=\eta e_h{x}_i \\ \Delta {\gamma }_h=-\eta e_h \end{gathered}$$
其中：
$$\begin{gathered} e_h=-\frac{\partial E_k}{\partial b_h}\cdot \frac{\partial b_h}{\partial a_h} \\ =b_h(1-b_h)\sum _{j=1}^l{w}_{hj}{g}_j \end{gathered}$$
学习率 $\eta \in (0,1)$，不能太大、也不能太小