台湾大学林轩田教授机器学习技法:线性支持向量机
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更新于2024-07-18
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"机器学习教程,由台湾大学林轩田教授主讲的机器学习技法第一部分,主要内容涵盖线性支持向量机(Linear Support Vector Machine)"
这篇机器学习教程由林轩田教授主讲,他是台湾大学计算机科学与信息工程系的教授。课程以线性支持向量机为主题,是机器学习技法系列的第一部分。林轩田教授在教学方面有着丰富的经验,他的课程受到了广泛的好评,既采用了英语教学,也使用了传统的黑板教学方式。
在Coursera上的版本,这门课程被分为两个阶段:前8周为基础部分,后8周为技术部分,旨在覆盖更广泛的受众,尤其是需要中文教学的学员。与传统的课堂相比,Coursera版课程通过在线测验和作业机制优化了幻灯片教学,目标是使在线课程的质量超越原有的台大课堂。
课程设计上,林教授力求从基础理论到实践技术的全面讲解,包括哲学性的解释、关键理论、核心算法以及实际应用,甚至穿插一些幽默元素,以增加学习的乐趣。课程特别强调了特征转换技术的三个主要方面:
1. 数字特征嵌入(Embedding Numerous Features):如何有效利用大量特征并进行正则化,这是机器学习中处理高维数据和避免过拟合的重要策略。
2. 非线性变换(Nonlinear Transformations):通过非线性映射将原始数据转换到新的特征空间,使得在新空间内数据更容易被线性分类或回归,如核方法(Kernel Methods)中的多项式核、高斯核(RBF)等。
3. 特征选择与降维(Feature Selection and Dimensionality Reduction):通过减少不必要的特征来降低计算复杂度和提高模型的泛化能力,常见的方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
线性支持向量机(Linear SVM)是一种二分类模型,它通过找到一个最大边距超平面来划分数据,最大化两类样本之间的间隔。在处理线性可分问题时表现优秀,而在面对线性不可分问题时,可以通过引入核函数实现非线性分类。
课程可能还会涉及支持向量机的优化算法,如梯度下降法、SMO(Sequential Minimal Optimization)等,以及正则化参数的选择,如C参数和软间隔的概念,以平衡模型的复杂度和泛化能力。
此外,课程可能还会讨论线性SVM在实际问题中的应用,如文本分类、图像识别等,并通过实例讲解如何构建和训练模型,以及评估模型性能的方法,如交叉验证和各种评估指标。
通过这个教程,学习者不仅可以掌握线性支持向量机的基本概念和算法,还能了解到如何将这些技术应用到实际问题中,从而提升机器学习项目解决能力。
2023-06-12 上传
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