王立威教授解析:机器学习与概率图模型入门
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"王立威教授的‘机器学习与概率图模型’讲座涵盖了机器学习的基础概念和概率图模型的应用,适合初学者入门学习。"
在机器学习领域,王立威教授首先给出了机器学习的定义,它是一种通过经验E来提升针对特定任务T的性能P的计算机程序。这一定义来自汤姆·米切尔,强调了学习过程中的经验和任务指标的重要性。机器学习的任务通常包括分类、回归、排名和概率分布估计等。
1. **分类(Classification)**:这是最常见的机器学习任务之一,如垃圾邮件过滤器和人脸识别等。算法有支持向量机(SVM)、提升方法(Boosting)、随机森林(Random Forest)以及袋装法(Bagging),现在还包括深度神经网络(Deep Neural Networks)。
2. **回归(Regression)**:回归任务旨在预测连续的输出,如胡克定律或开普勒定律的推断。常见的回归算法有套索回归(Lasso)和Boosting。
3. **排名(Ranking)**:如搜索引擎的搜索结果排序,目标是根据相关性对数据进行排序。
4. **概率分布估计(Probability Distribution Estimation)**:涉及对未知概率分布的学习,以便进行预测或推断。
接下来,王立威教授讲解了**概率图模型(Graphical Models)**,它们提供了一种表示复杂概率分布的有效方式,有助于进行推理和学习。概率图模型包括贝叶斯网络和马尔科夫随机场等。
1. **表示(Representation)**:概率图模型通过图形结构来表示变量之间的条件依赖关系,简化了对高维概率分布的理解和操作。
2. **推理(Inference)**:在图模型中,推理是指计算特定变量的条件概率或执行最大后验概率(MAP)估计。这通常涉及信念传播算法,如消息传递算法或变量消元法。
3. **学习(Learning)**:在概率图模型中,学习是指估计模型参数,以最佳地拟合给定的数据。这可以通过最大似然估计或贝叶斯方法来实现。
例如,支持向量机(SVM)是一种大型边距分类器,通过最小化铰链损失并进行正则化来优化决策边界。另一方面,Boosting是一种隐含的大边距分类器,通过组合弱学习器来构建强学习器,每轮迭代都重点关注前一轮错误分类的样本。
机器学习与概率图模型是密切相关的,前者提供了解决问题的框架,后者则提供了表示和处理复杂概率关系的工具,两者结合使用能有效地解决实际问题。
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2024-09-07 上传
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