机器学习与图模型：王立威北大演讲

"王立威在北大进行的关于‘Machine Learning and Graphical Models’的演讲PPT，涵盖了机器学习的基本概念、图模型的表示、推理和学习等核心内容。" 正文： 王立威教授的演讲首先对机器学习进行了简要概述。机器学习是一种使计算机程序通过经验E提升其在特定任务T上的性能P的方法。这一定义由Tom Mitchell提出，强调了学习过程是随着经验的积累而进步的。 演讲中列举了"经典"的机器学习任务，包括分类（如垃圾邮件过滤器、人脸识别）、回归（如胡克定律、开普勒定律的预测）、排名（如搜索引擎）以及概率分布估计。这些任务展示了机器学习在不同领域的广泛应用。 接着，王立威教授讨论了用于解决这些任务的一些"经典"机器学习算法。在分类任务中，他提到了支持向量机（SVM）、提升方法（Boosting）、随机森林（Random Forest）和bagging，以及（深度）神经网络。SVM因其寻找最大间隔分类器的特性而备受青睐，它通过最小化铰链损失并结合正则化来实现。 Boosting则是一种隐含的大间隔分类器，通过组合弱学习器形成强学习器，逐步提高分类性能。 在回归任务中，除了SVM之外，还提到了Lasso，这是一种线性回归方法，通过L1正则化实现特征选择。另外，Boosting也被应用于回归问题，它能够通过迭代改进模型的预测能力。 至于图模型，它们是机器学习中的一种强大工具，用于表示变量之间的依赖关系。图模型的表示包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场等。这些模型不仅有助于理解和建模复杂的概率分布，而且在推断过程中，可以利用图形结构进行有效的计算。在图模型中，推断通常涉及计算条件概率或找到最可能的变量状态，而学习则涉及到参数估计或结构学习。 王立威教授的演讲深入浅出地介绍了机器学习的基本思想和图模型的关键概念，对于理解机器学习的理论基础和实际应用有着重要的指导意义。无论是对于初学者还是资深研究者，这份资料都提供了丰富的学习资源。