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    斯坦福大學(xué)公開課:機器學(xué)習(xí)課程

    2015-04-02 18:29:09
    智能制造 2015年3期
    關(guān)鍵詞:貝葉斯線性機器

    隨著“智能制造”概念的普及,人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用變的越來越被人們關(guān)注。人工智能在制造中的運用已經(jīng)成為實現(xiàn)制造的知識化、自動化、柔性化以實現(xiàn)對市場的快速響應(yīng)的關(guān)鍵。機器學(xué)習(xí)無疑是最有希望實現(xiàn)這個“智能”的研究方向之一。斯坦福大學(xué)的“Stanford Engineering Everywhere”免費提供學(xué)校里最受歡迎的工科課程給全世界的學(xué)生和教育工作者。得益于這個項目,我們有機會和全世界站在同一個數(shù)量級的知識起跑線上。

    課程共20集,網(wǎng)易公開課已經(jīng)全部翻譯完成。講師:Andrew Ng。

    [第 1集 ]機器學(xué)習(xí)的動機與應(yīng)用

    簡介:機器學(xué)習(xí)的動機與應(yīng)用、Logistic類、機器學(xué)習(xí)的定義、監(jiān)督學(xué)習(xí)概觀、學(xué)習(xí)理論概述、非監(jiān)督學(xué)習(xí)概述和強化學(xué)習(xí)概述。

    [第2集]監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用

    簡介:監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用 ——自主推導(dǎo),ALVINN系統(tǒng),線性回歸,梯度下降,組梯度下降,隨機梯度下降,標準方程推導(dǎo)。

    [第 3集 ]欠擬合與過擬合的概念

    簡介:欠擬合與過擬合的概念,參數(shù)化及非參數(shù)化算法概念,局部加權(quán)回歸,對于線性模型的概率解釋,Logistic回歸,感知器。

    [第4集]牛頓方法

    簡介:介紹了牛頓方法,可以代替梯度上升算法用來計算函數(shù)的最大值;之后以高斯分布和伯努利分布為例介紹了指數(shù)分布函數(shù)族;最后以指數(shù)分布函數(shù)族為基礎(chǔ),引出了廣義線性模型,可以通過指定概率分布直接推導(dǎo)出模型。

    [第5集]生成學(xué)習(xí)算法

    簡介:一類新的學(xué)習(xí)算法——生成學(xué)習(xí)算法,并詳細地講解了該算法的一個例子:高斯判別分析;之后對生成學(xué)習(xí)算法與之前的判別學(xué)習(xí)算法進行了對比;最后介紹了一個適合對文本進行分類的算法——樸素貝葉斯算法,并結(jié)合該算法講述了一種常用的平滑技術(shù)——Laplace平滑。

    [第 6集 ]樸素貝葉斯算法

    簡介:先介紹了兩種樸素貝葉斯算法的事件模型;之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;在最后介紹了兩個重要的概念:函數(shù)間隔和幾何間隔?;谶@兩個概念提出了一個線性分類算法:最大間隔分類器算法。該算法用于引出一個非常重要的非線性分類算法:支持向量機。

    [第 7集 ]最優(yōu)間隔分類器問題

    簡介:首先提出了原始的優(yōu)化問題:最優(yōu)間隔分類器問題;之后介紹了對偶問題的概念和 KKT條件;基于原始優(yōu)化問題的對偶問題的分析,介紹了 SVM算法;最后對 SVM算法進行了評價,以引出下節(jié)課對核方法的介紹。

    [第 8集 ]順序最小優(yōu)化算法

    簡介:核的概念——它在 SVM以及許多學(xué)習(xí)算法中都有重要的應(yīng)用;之后介紹了 l1 norm軟間隔 SVM——它是一種 SVM的變化形式,可以處理非線性可分隔的數(shù)據(jù);最后介紹了 SMO算法——一種高效的可以解決 SVM優(yōu)化問題的算法。

    [第 9集 ]經(jīng)驗風(fēng)險最小化

    簡介:主要介紹了模型選擇中的一種常見現(xiàn)象——偏差方差權(quán)衡。為了解釋該概念,首先介紹了兩個重要的引理——聯(lián)合界引理和 Hoeffding不等式;之后定義了兩個重要的概念——訓(xùn)練誤差和一般誤差,并提出了一種簡化的機器學(xué)習(xí)算法模型——經(jīng)驗風(fēng)險最小化(ERM);最后基于這些概念對 ERM結(jié)果的理論上界進行了證明,并基于上界分析對偏差方差權(quán)衡進行了解釋。

    [第10集]特征選擇

    簡介:VC維的概念——該概念能夠?qū)㈥P(guān)于ERM一般誤差的界的結(jié)論推廣到無限假設(shè)類的情形;模型選擇問題——具體介紹了交叉驗證方法以及幾種變形;特征選擇問題——具體介紹了兩類方法:封裝特征選擇和過濾特征選擇。

    [第 11集 ]貝葉斯統(tǒng)計正則化

    簡介:貝葉斯統(tǒng)計和規(guī)范化;簡單介紹了在線學(xué)習(xí)的概念;機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計中的問題診斷技巧;兩種分析技巧:誤差分析與銷蝕分析;兩種應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法的方式與適用場景。

    [第 12集 ] K-means算法

    簡介:無監(jiān)督學(xué)習(xí)的內(nèi)容。首先介紹了 k-means聚類算法;混合高斯模型,它是最大期望算法(EM)的一種特例;引入了 Jesen不等式,利用 Jesen不等式引出了 EM算法的一般形式。

    [第 13集 ]高斯混合模型

    簡介:對混合高斯模型在 EM算法下的結(jié)論進行了推導(dǎo),并且介紹了 EM算法在混合貝葉斯模型中的應(yīng)用。最后介紹了因子分析算法。該算法可以進行高維數(shù)據(jù)下樣本數(shù)目較少的情況下的模型擬合。

    [第 14集 ]主成分分析法

    簡介:本講繼續(xù)上一講的內(nèi)容,詳細地講解了因子分析問題對應(yīng)的 EM算法的步驟推導(dǎo)過程,并重點提出了其中應(yīng)該注意的問題。之后介紹了主成分分析(PCA)的算法原理和主要應(yīng)用。該算法是一種常用的降低數(shù)據(jù)維度的算法。

    [第15集]奇異值分解

    簡介:主成分分析 PCA,及舉出利用PCA找出相似文檔的例子;SVD(奇異值分析);無監(jiān)督算法和因子分析;ICA(獨立成分分析算法)和 CDF(累積分布函數(shù)),并復(fù)習(xí)了高斯分布的知識;最后舉了幾個應(yīng)用ICA的例子。

    [第 16集 ]馬爾可夫決策過程

    簡介:主要介紹了監(jiān)督學(xué)習(xí);然后引出強化學(xué)習(xí)的知識,用“使直升機飛翔”的例子闡述強化學(xué)習(xí);介紹了馬氏決策過程(MDP),由此引出來的兩個解決最優(yōu)策略和最優(yōu)回報的算法;最后重點介紹了“值迭代”和“策略迭代算法”的實施,以及比較了它們的優(yōu)缺點。

    [第 17集 ]離散與維數(shù)災(zāi)難

    簡介:繼續(xù)馬氏決策過程(MDP),以及解決狀態(tài) MDP的算法,主要詳細介紹了擬合值迭代算法(fitted valueiteration)和近似政策迭代(approximate policyiteration)這兩種算法,并通過具體的例子和求解的方式來說明這兩種算法。endprint

    [第 18集 ]線性二次型調(diào)節(jié)控制

    簡介:控制 NVP算法,非線性動力學(xué)系統(tǒng);在動力系統(tǒng)的模型和線性二次型調(diào)節(jié)控制(linear quadratic regulationcontrol),導(dǎo)出一些處理情況的函數(shù);還包含線性模型的建立,非線性模型的線性化的知識。

    [第 19集 ]微分動態(tài)規(guī)劃

    簡介:強化學(xué)習(xí)算法,引入調(diào)試強化學(xué)習(xí)算法,介紹 Kalman濾波器微分動態(tài)規(guī)劃 ,卡爾曼濾波與 LQR控制結(jié)合的一種算法(LQG控制算法,線性二次高斯),并比較了高斯分布和卡爾曼濾波的效率問題。

    [ 第20 集] 策略搜索

    簡介:學(xué)習(xí)和復(fù)習(xí)了強化學(xué)習(xí)算法,講述了一些POMDPs( 部分可觀察馬氏決策過程) 的知識,完全可觀察MDP 的知識;接下來介紹了策略搜索算法(其中包括兩種算法:Reinforced 和Pegasus);最后,介紹了與這門課程相關(guān)的一些課程,并給學(xué)生提出一些希望。

    名詞解釋

    機器學(xué)習(xí) (Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析和算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

    機器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域,主要使用歸納、綜合而不是演繹。

    一、研究意義

    顧名思義,機器學(xué)習(xí)是研究如何使用機器來模擬人類學(xué)習(xí)活動的一門學(xué)科。更為嚴格的提法是:機器學(xué)習(xí)是一門研究機器獲取新知識和新技能,并識別現(xiàn)有知識的學(xué)問。這里所說的“機器”,指的就是計算機,電子計算機,中子計算機、光子計算機或神經(jīng)計算機等。

    機器學(xué)習(xí)有下面幾種定義:“機器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué),該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經(jīng)驗學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能”?!皺C器學(xué)習(xí)是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究”?!皺C器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗,以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。”一種經(jīng)常引用的英文定義是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

    學(xué)習(xí)是人類具有的一種重要智能行為,但究竟什么是學(xué)習(xí),長期以來卻眾說紛紜。社會學(xué)家、邏輯學(xué)家和心理學(xué)家都各有其不同的看法。

    機器能否像人類一樣能具有學(xué)習(xí)能力呢? 1959年美國的塞繆爾 (Samuel)設(shè)計了一個下棋程序,這個程序具有學(xué)習(xí)能力,它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年后,這個程序戰(zhàn)勝了設(shè)計者本人。又過了 3年,這個程序戰(zhàn)勝了美國一個保持 8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學(xué)習(xí)的能力,提出了許多令人深思的社會問題與哲學(xué)問題。

    機器的能力是否能超過人的,很多持否定意見的人的一個主要論據(jù)是:機器是人造的,其性能和動作完全是由設(shè)計者規(guī)定的,因此無論如何其能力也不會超過設(shè)計者本人。這種意見對不具備學(xué)習(xí)能力的機器來說的確是對的,可是對具備學(xué)習(xí)能力的機器就值得考慮了,因為這種機器的能力在應(yīng)用中不斷地提高,過一段時間之后,設(shè)計者本人也不知它的能力到了何種水平。

    二、主要策略

    學(xué)習(xí)是一項復(fù)雜的智能活動,學(xué)習(xí)過程與推理過程是緊密相連的。按照學(xué)習(xí)中使用推理的多少,機器學(xué)習(xí)所采用的策略大體上可分為4種——機械學(xué)習(xí)、通過傳授學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)和通過事例學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)中所用的推理越多,系統(tǒng)的能力越強。

    三、基本結(jié)構(gòu)

    環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息;學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識庫,以增進系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能;執(zhí)行部分根據(jù)知識庫完成任務(wù),同時把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中,環(huán)境、知識庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容,學(xué)習(xí)部分所需要解決的問題完全由上述三部分確定。endprint

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