人工智能 学习清单

MWhite’s Learning Note
17/11/19

初学者入门清单

书籍

• 《机器学习》 西瓜书 周志华
• The Elements of Statistical
• Pattern Recognition and Machine Learning

网站

• 竞赛网站 kaggle.com\
  python人工智能学习库：scikit-learn

课程

• Coursera 吴恩达 Machine Learning

顶级会议以及期刊

• ICML,NIPS,COLT
• AAAI,IJCAI
• ECML,ACML

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知识概念清单

以下内容初学者无视

特征提取feature extraction

模型评估与选择

1. 测试集与训练集互斥
   
   • 留出法
   • k-折交叉验证
   • 自助法 有放回的采样
2. 调参与最终模型
   算法的参数：超参数（hyper-parameter）人给出
   模型的参数：学习得到
3. 性能量度（Performance measure）
4. 查准率与查全率
   
P=TP/(TP+FP) 准确率 预测正确数中正确数比例
R=TP/(TP+TN) 查全率 正确数中预测正确的比例

   P与R无法同时达到最大值，二者取舍、偏好权重
   PR图 BEP F1 ROC AUC

线性模型 linear model

• 线性回归 linear regression
  结果为一个数值
  方法：找一个代价函数（衡量拟合程度），通过手段找特定的权重使代价函数值最低
• 逻辑回归（分类） logistic regression /对数几率回归
  结果为0或1（离散个结果）
• 梯度下降（gradient descent）——找代价函数（又叫损失函数）最小值以及其对应权重的方法
• 拓展到多类（两类分类器拓展到多类）
• 类别不平衡（class unbalance）问题
  
  • 过采样（oversampling）如STOME算法
  • 欠采样（undersampling）
  • 阈值移动 （threshold moving）

决策树（decision tree）

基于树结构的分类器
* 决策：分而治之（divide and conquer）
* 停止条件：
* 样本属性相同
* 样本属于同一类
* 样本集为空
* 划分方法：
1. 信息增益（information gain）
2. 基尼指数（gini index）

支持向量机

间隔（margin）支持向量（support vector）
最大化分类线与最近样本直接的间隔
凸二次规划
对偶问题 拉格朗日函数

Nonlinear SVMs

做一个映射，从而可以线性分类
核函数

• 软间隔
  
  • 不满足约束的样本尽量少
  • 凸近似（convex surrogate）
  • 正则化（regulariztion）

聚类（clustering）

数据样本分为多个不想交的簇（cluster）
基本思想：簇内相似度高，簇间相似度低
距离计算（distance measure）
度量学习（metric learning）
* 马氏距离 各向异性

k均值聚类算法（k-means）
spectral clustering
Normalized Cut

降维和度量学习

k近邻分类器
降维（dimension reduction）
主成分分析（Principal Component Analysis）
流形学习（manifold learning）
局部线性嵌入（Local linear embedding）