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第1章基礎(chǔ)知識主講:胡曉(教授)廣州大學(xué),機械與電氣工程學(xué)院,類腦機器視覺研究室《論語·述而》:三人行,必有我?guī)熝?。擇其善者而從之,其不善者而改之?.1什么是機器學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)算法
1.1什么是機器學(xué)習(xí)
屬性(Attribute),也成為特征。構(gòu)成的向量為特征向量或?qū)傩韵蛄?/p>
屬性值都是隨機的,通常假設(shè)樣本集獲得屬性向量是獨立同分布
標(biāo)簽(label)
1.2機器學(xué)習(xí)分類
分類回歸
1.3模型評估
學(xué)習(xí)算法
2.準(zhǔn)確率和錯誤率
三角形區(qū)
三角形區(qū)
4.均方差和峰值信噪比
1.4優(yōu)化
學(xué)習(xí)算法
通過訓(xùn)練樣本,獲得模型參數(shù)的過程稱為參數(shù)學(xué)習(xí)
1.損失函數(shù)
2.目標(biāo)函數(shù)
3.最小二乘法
《機器學(xué)習(xí)》學(xué)習(xí)時長與考試成績的關(guān)系學(xué)習(xí)天數(shù)1012015818考試成績8210989365904.梯度下降法
4.梯度下降法
每次迭代,從訓(xùn)練集中隨機抽取一小部分樣本計算目標(biāo)函數(shù),計算梯度、更新參數(shù)。5.梯度修正梯度修正動量法Nesterov加速梯度法
目標(biāo)函數(shù)曲面沿不同方向變化快慢不一致。在隨機(小批量)梯度下降法中,如果每次選取樣本數(shù)量比較少,迭代步長則具有隨機性。如果梯度方向處于急變區(qū),則變化快;如果處于平坦區(qū),則變化慢,導(dǎo)致?lián)p失函數(shù)以振蕩方式下降。此外,一旦進入損失函數(shù)的局部最小點或鞍點,也可能難以跳出。動量法為解決或緩解上述問題提供可能:通過使用最近一段時間內(nèi)的平均梯度來代替當(dāng)前的隨機梯度。動量法
動量法Nesterov加速梯度法,NAG
5.學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率衰減,學(xué)習(xí)率退火Adagrad算法Adadelta算法Adam算法
Adagrad算法是由JohnDuchi等人提出的一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的梯度下降法:對不同的參數(shù)采用不同學(xué)習(xí)率,低頻出現(xiàn)參數(shù)采用大學(xué)習(xí)率,高頻出現(xiàn)參數(shù)采用小學(xué)習(xí)率。
5.學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率衰減,學(xué)習(xí)率退火Adagrad算法Adadelta算法Adam算法
由MatthewD.Zeiler提出的旨在解決Adagrad學(xué)習(xí)率不斷下降問題的一種改進算法,該算法僅計算在近期梯度值的累積和
5.學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率調(diào)整學(xué)習(xí)率衰減,學(xué)習(xí)率退火Adagrad算法Adadelta算法Adam算法
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