机器学习基石-笔记3

机器学习的类型

 根据输出空间种类进行分类

1. 二分类,输出 Y = {−1, +1}: 

PLA是线性二分类,二分类还有其他的

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2. 多分类,输出 Y = {1, 2, · · · , K} (abstractly) 二分类是多分类的特殊情况( K = 2)

 Coin Recognition Problem

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3. 回归,输出 Y = R or Y = [lower, upper] ⊂ R (bounded regression)

4. Structured Learning: Sequence Tagging Problem

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 sentence ⇒ structure (class of each word)      输出 Y = {PVN, PVP, NVN, PV, · · · }, not including VVVVV

总结,我们可以根据输出空间的类型来对学习算法进行分类

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根据标签进行分类

1.监督学习 supervised learning: every xn comes with corresponding yn

2. 无监督学习 Unsupervised: every xn comes without corresponding yn

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3. 半监督学习 Semi-supervised: some xn comes with corresponding yn   (标签获取困难或者费时费力时  采用这种方法)

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4. 强化学习 Reinforcement Learning 

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总结,我们可以根据不同的标签来对学习算法进行分类

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 根据数据的训练方式对算法进行分类

1 batch learning 从所有已知的数据中训练学习

2 online learning 每次训练一个数据,然后根据结果对模型进行修正,然后训练下一个数据

3 activate learning  Learning by ‘Asking’

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 根据输入的特征类型进行分类

1. Concrete Features

通常这些特征来自一定的先验知识,比如(size, mass) for coin classification, 并且具有sophisticated physical meaning 。

2. Raw Features

这些特征通常具有‘simple physical meaning, 比如图像的像素  。因为数据简单抽象,机器训练起来比较难

raw features often need human(常常称之为特征工程) or machines to convert to concrete ones

3 Abstract Features

‘no physical meaning’; thus even more difficult for ML;   again need ‘feature conversion/extraction/construction

总结  

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 参考资料: 

机器学习基石,完整版 - 林轩田 - *大学 https://www.bilibili.com/video/BV1W7411z7Ra?p=13

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