機器學習入門筆記4

Part 4. 生成學習演算法（Generative Learning algorithms）

1.GDA(Gaussian discriminant analysis)

1.1先了解一下高斯分布：

前面已經了解到一維高斯分布：

現在了解一下多維高斯分布：

由以上圖示可知，μ 決定圖像的位置，σ 和 Σ 決定圖像的形狀。

1.2 GDA model

log-likelihood：

參數為： φ, Σ, μ0 and μ1

由極大似然估計，得：

模型如圖：

直線表示等概率分界，直線兩邊的等高線圖形相同，因為Σ相同。

1.3 GDA和logistic regression

GDA模型可以寫成對數幾率回歸模型：

左高斯圖為p(x|y=0),右高斯圖為p(x|y=1)，y~伯努利分布，擬合出p(y),可求出p(x)=p(x|y=0)p(y=0)+p(x|y=1)p(y=1),再利用貝葉斯公式求出p(y=1|x)，描點繪圖可以發現和logistic

regression的sigmoid函數相似。

GDA VS. logistic regression:

GDA的條件更強，因此當訓練集數據滿足高斯分布時，GDA模型更好。但是當訓練集數據不滿足高斯分布，則對數幾率回歸比較好（泛化）。一般情況下，用對數幾率回歸。此處回答了part 2的問題：為什麼選logistic function？

2.Naive Bayes

GDA的特徵向量x是連續的，在NB中向量x是離散化的（每個元素用0，1表示）

以郵件過濾器為例，假設垃圾郵件有關鍵字：buy，price… 用一個特徵向量表示（0,0,…,1,0,…)。向量維度為辭彙表大小，0表示非關鍵字，1表示關鍵字。假設辭彙表有5000個單詞，那共有2^5000（指數級）個特徵向量，同樣，需要這麼多的參數來擬合。

為此，我們假設在y條件下，x特徵向量相互獨立（這是一個強條件）即

第一個等號是根據條件概率公式，第二個等號是根據我們做出的條件獨立性假設。

因此，我們的參數數量就減少到O(n)級，有： φi|y=1 = p(xi = 1|y = 1), φi|y=0 = p(xi = 1|y = 0), and φy = p(y = 1).

極大似然估計，得：

其實很好理解，如，φj|y=1 表示的就是出現單詞 j 時垃圾文件佔得比例。

當GDA模型不適用時，將特徵向量離散化，用樸素貝葉斯法。

2.1Laplace smoothing

仍以郵件過濾器為例，當出現一個之前從未出現的單詞，如nip，排在第3500個，就會出現 φ3500無論如何都等於0的情況。因為

所以，

為此，我們引入laplace smoothing，將 φ定義為

這樣永遠不會等於0.

其中，k為y的可能取值數量，即分類數目，

這樣，原來郵件過濾器的參數改為：

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