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首页机器学习基石:学习可能性探讨
"《计算科学与工程》中的机器学习基石课程探讨了机器学习的可能性和可行性。在第四讲"Feasibility of Learning"中,讲师Hsuan-Tien Lin教授(来自国立台湾大学计算机科学与信息工程系)首先提出了一个关键问题:在什么情况下机器能够学习?这节课的路线图包括以下几个部分: 1. 何时机器能学习? 这部分讨论了机器学习的前提条件,即机器在何种类型的学习任务中具备可行性。特别是针对二分类或回归问题,当机器从有明确特征的监督数据集中进行学习时,它能否找到规律。 2. 学习不可能吗? 通过一个简单的学习谜题,教授挑战读者思考当给定一组数据(例如6个例子,每个例子包含输入x和对应的标签yn,其中yn取值-1或+1),是否存在一个函数g(x)使得机器可以准确预测标签。这个难题旨在探讨人类学习的极限和机器学习的局限性。 3. 为什么机器能学习? 接下来的部分深入探讨了机器学习的基础,包括概率理论在其中的作用,以及如何将概率与实际学习过程联系起来。教授可能解释了如何利用统计模型和概率论原理来解决机器学习中的不确定性问题。 4. 机器如何学习? 在这一部分,可能介绍了常用的机器学习算法和模型,如逻辑回归、决策树、神经网络等,以及它们如何通过迭代优化过程来逼近真实世界的复杂关系。 5. 如何让机器学习更好? 最后,教授可能会讨论如何改进学习算法、选择合适的模型结构、调整超参数以及处理过拟合等问题,以提升机器学习的效果和效率。 通过对这些内容的分析,我们可以看到《计算科学与工程》中的机器学习基石课程不仅关注理论基础,还引导学生思考实践中的挑战和解决方案,旨在培养学生的实际操作能力和对机器学习概念的深入理解。
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Feasibility of Learning Learning is Impossible?
No Free Lunch
D
x y g f
1
f
2
f
3
f
4
f
5
f
6
f
7
f
8
0 0 0 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦
0 0 1 × × × × × × × × × ×
0 1 0 × × × × × × × × × ×
0 1 1 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦
1 0 0 × × × × × × × × × ×
1 0 1 ? ◦ ◦ ◦ ◦ × × × ×
1 1 0 ? ◦ ◦ × × ◦ ◦ × ×
1 1 1 ? ◦ × ◦ × ◦ × ◦ ×
•
g ≈ f inside D: sure!
•
g ≈ f outside D: No! (but that’s really what we want!)
learning from D (to infer something outside D)
is doomed if any ‘unknown’ f can happen. :-(
Hsuan-Tien Lin (NTU CSIE) Machine Learning Foundations 5/26
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Feasibility of Learning Learning is Impossible?
Fun Time
This is a popular ‘brain-storming’ problem, with a claim that 2%
of the world’s cleverest population can crack its ‘hidden pattern’.
(5, 3, 2) → 151022, (7, 2, 5) → ?
It is like a ‘learning problem’ with N = 1, x
1
= (5, 3, 2), y
1
= 151022.
Learn a hypothesis from the one example to predict on x = (7, 2, 5).
What is your answer?
1 151026
2 143547
3 I need more examples to get the correct answer
4 there is no ‘correct’ answer
Reference Answer: 4
Following the same nature of the no-free-lunch problems discussed,
we cannot hope to be correct under this ‘adversarial’ setting. BTW,
2 is the designer’s answer: the first two digits = x
1
· x
2
; the next two
digits = x
1
· x
3
; the last two digits = (x
1
· x
2
+ x
1
· x
3
− x
2
).
Hsuan-Tien Lin (NTU CSIE) Machine Learning Foundations 6/26
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