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淺談機器學習原理-Linear Model

Linear Regession

淺談機器學習原理-Linear Model

Linear Regession

需要預測數值，輸出為實數的數值，我們就稱為它是regession的任務。

  • 範例:Netflix百萬獎金比賽，有100萬筆的rating資料與480K的使用者給17.7k的電影來評分，預測使用者評分電影的星星*數量。

(1)定義問題是否需要使用ML: 預測使用者評分電影的星星*數量，算是一個複雜的問題。且知道評分結果為1~5星，可以知道這是一個regression的任務

(2)收集資料: Netflix有100萬筆的rating資料與

(3)定義模型:假設它是regession問題，我們可以知道hypothesis: h(x) = wT∗xw^T *x的方程式。我們可以與分類Perceptron的公式來比較。

Linear Regession :用來找到最接近實際目標值，也就是最小誤差error的值

(4)測量誤差: squared error : (預測值−真實的值)2(預測值-真實的值)^2 ，我們算出誤差值後，如何得到最小的誤差min(Error(x))

理想化的誤差值

我們可以假設誤差接近於0值為球體的位置，是在曲線的最下方也就是偏微分等於0的位置，我們要找的讓W偏微分等於零。

Statistics vs Machine Learning

Statistics: 統計比較著重在數學的推論

Machine Learning: 機器學習比較著重在資料計算，統計工具對機器學習領域是很有幫助

Logistic Regression 邏輯回歸

需要預測機率，輸出為小數點，我們就稱為它Logistic Regression任務。資料輸出為+1,-1的值，可以預測為機率發生，可以由公式可以知道x在發生+1的機率是多少。範例: 疾病預測、鐵達尼的死完的機率

機率值是介於0~1之間

(1)定義模型:我們一樣使用w∗xw*x的方程式，算出多少機率會發生為S=1，我們通常會hypothesis是一個指數的方程式，當S越大表示發生的機率為1，越小就為0。

(2)測量誤差: 這個跟線性的概念一樣，需要找到與現實差距最小的誤差值，實務上會使用gradient descent驗算法來找到w的這個目標值。

總結:

  1. Linear Classificatoin: 分類問題0或1，這類問題比較特殊案例。

  2. Linear Regression : 線性回歸就是找到w=0的情況就是最佳解

  3. Logistic Regression : 邏輯回歸是找到w最小為機率大

任何情況可以優先考慮Linear Models來解。

參考資料

台大資訊 人工智慧導論影片

https://www.youtube.com/watch?v=BLldaAhrIrA&list=PLOAQYZPRn2V658cD6AjiBmKohfMIevWO7&index=6

https://www.youtube.com/watch?v=lSZWZo7mmnQ

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