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@tackey

Coursera Machine Learning 総復習用メモ

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はじめに

もうすぐCoursera Machine Learningコースを終えることができそうです。
week11 のラストで、この動画で学んだことの一覧が映されてました。

Supervised Learning
	Linear regression
		Hypothesis
		Parameter
		Cost
		GradientDecent
	logistic regression
	neural networks
	SVMs

Unsupervised Learning
	K-means,PCA,Anomaly detection

Special application/special topics
	Recommender systems
	large scale machine learning

Advice on building a machine learning system
	Bias/Variance
	Regularization
	deciding what to work on next
	evaluation of learning algorithms
	learning curves
	error analysis
	ceiling analysis

そこで自分の復習のために、スライドを見直しながらメモを取ったので共有します。
なお、私の理解度に応じてメモの量が変わっているように思います、ご了承ください。

教師あり学習

線形回帰

  • 仮説：hθ(x)=θ0+θ1*x
  • パラメータ
  • コスト：Jθ(x) = 1/2m Σ (hθ(x)-y)^2
  • (バッチ)勾配降下法：(すべてのトレーニングデータで)傾きに学習率αをかけたもので調整
  • 複数のfeature
  • Feature Scaling
  • Mean normalization
  • featureの選び方：x^2、ルートx
  • 正規方程式：勾配降下法を使わずに、iterateせず計算でパラメータを算出

ロジスティック回帰

  • Classification:SpamEmail,OnlineFraud。分類問題は0~1,ロジスティック回帰がよく当てはまる。
  • htheata(x) = g(θ’*x)
  • g(z) = 1/(1 + e^-z)
  • hθ(x) = 1/(1+e^-θ’*x)
  • シグモイド関数、ロジスティック関数と呼ぶ
  • Decision Boundary/Non-linear decision boundaries
  • コスト：y=1の時は-log(hθ(x)),y=0の時は-log(1-hθ(x))。まとめると、J(θ) = -1/m*Σ(y * loghθ(x) + (1-y)log(1-hθ(x)))
  • θ = θ - α*Σ(hθ(x)-y)x
  • 他にConjugate gradient,BFGS,L-BFGSなどの最適化アルゴリズムがある
  • Multiclass classification。それぞれの確率を求め、最大の確率のものと予測

ニューラルネットワーク

  • 例：画像のピクセルから車かどうかを判定する
  • 脳のニューロンからきてる。
  • Input layer,Hidden layer,Output layer
  • bias unit,activation unit
  • matrix of weightsΘ
  • フォワードプロパゲーション
  • OR/XOR/XNOR/AND
  • 手書き文字分類(の動画)
  • Multiple output units/One-vs-all。Pedestrian,car,motorcycle,truck.
  • コスト
  • バックプロパゲーション：最急降下法だと、コスト、傾きを計算する必要。
  • unrolling parameters:複数のΘをベクトルに変換
  • Gradient Checking:実装がうまくできてるかの確認。あるθでの傾きは、(J(θ＋ε)-J(θ-ε))/2ε　に近いはず。
  • Random initialization: Θはすべてゼロで始めてはいけない。
  • 例：自動運転

SVMs

ロジスティック回帰から考える

  • hθ(x)=1/(1+e^-θ’*x)
  • y=1 に対しては hθ(x)=1が求められ、その場合はθ’*x>>0
  • y=0 に対しては hθ(x)=0が求められ、その場合はθ’*x<<0
  • コストは-y*log(1/(1+e^-θ’x))-(1-y)*log(1-1/(1+e^-θ’x))。y=1の場合と0の場合について考える。(図示)
  • 決定境界はマージンが大きくなるように定まる。
  • Cの値が大きければ、外れ値の影響を大きく受ける

カーネル

  • landmarkを選ぶ
  • C=1/λ
  • Large σ^2:higher bias
  • Small σ^2:higher variance

教師なし学習

例：マーケットセグメンテーション、ソーシャルネットワーク分析、コンピュータクラスタ、銀河データ分析

K-means

  • K個のクラスタに分ける手法。
  1. 重心を適当に決める
  2. データ1つ1つに対し、最も近い重心の番号を振る
  3. 重心をそのデータの平均値に移動する。
  4. 2と3を繰り返す。
  • ランダムイニシャライゼーション
    • ランダムに選んだデータを重心としK-meansを行い、最終的に算出されたコストが最も小さいものを選ぶ
  • クラスタ数の決め方
    • Elbow method(コストが下がりにくくなったKにする)
    • 目的によって決める(例：Tシャツのサイズ)

次元削減

  • 2次元を1次元にしたり。
  • 目的
    • データの圧縮(メモリ/ディスクの削減。学習スピードアップ)
    • 2次元なら図示可能(例：国のGDP等)

PCA(主成分分析)

  • 次元削減する際に、どんなN次平面に投射するのがProjectionErrorを最小化できるか。
  • PCAと線形回帰は異なる
  1. はじめにfeature scaling,mean normalization実施
  2. 共分散行列の計算(covariance matrix): Σ= 1/m * Σ(X*X’)
  3. 固有ベクトルの計算(eigenvector):[U,S,V] = svd(Σ)
  4. Uを用いる:Ureduce=U(:,1:k)

  • 次元削減したものを再構築(reconstruction)

  • 主成分の数 k の決め方

    • Sを使う。分散が99%以上維持される最も小さなkにする

  • 「overfittingを解消するためにfeatureを減らす」ことを目的としてPCAを使わないこと。正規化項を加えよう。

  • PCAを実装する前に、まずはraw dataで実装しよう。

Anomaly detection

  • ノーマルでない確率を求める
  • 例：飛行機エンジンのエラー、Fraud、製造、データセンター

ガウス分布

  • 平均　μ
  • 分散　σ^2
  • その事象が起きる確率p(x)を求め、εより小さい(起きづらい)ければanomaly

データの数

  • normal 10000,anomalous 20　なら
  1. train: normal 6000,cv: normal 2000 anomalous 10,test: normal 2000,anomalous 10
  2. train: normal 6000,cv: normal 4000 anomalous 10,test: normal 4000 anomalous 10

評価方法

  • Precision/Recall

  • F1スコア

  • εはcvで決めても良い。

Anomaly detectionと教師あり学習のどちらを使うべきか

  • positive exampleが少ない場合
  • negative exampleが大き場合
  • anomalなもののパターンが多い場合(これまでのpositiveからどんなものか規則性がわからない。今後起きるanomalが予測できない)

featureの選び方

  • ガウス分布になってない場合
  • 二つのfeatureのp(x)がどちらも大きくてもanomalousな場合
  • CPU load/network traffic

2つのfeatureに相関のようなものがある場合

original model/multivariate gaussian

Special application

レコメンド

  • 例：映画レーティング
  • Userの好みθと映画X
  • romance,actionもあった(がそんなものはそもそもわからない)
  • Xのそれぞれの距離から似ている映画を探す
  • mean normalization:何も見てない人に何を推薦すべきか

大規模データの機械学習

  • It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data.
  • バッチ最急降下法(xすべて)
  • 確率的最急降下法（x 1つ1つ）
  • ミニバッチ最急降下法(x 幾つか)

収束してるかチェック

  • バッチ：Jtrain
  • 確率的：例えば1000個の平均

学習レートαを徐々に減らすやり方

Online learning:データが届いたら即学習、捨てる

Map-reduce:計算を分割できるならコンピュータ、Coreに分担させて、結果を結合

機械学習システムを構築するにあたって

バイアス・バリアンス（underfitting,overfitting）

  • overfittingかunderfittingかを知ることで、何をすべきかを考えます。
    • overfitting:feature多すぎてtrainデータに当てはまりすぎて新たなデータを正しく予測できない

正則化(regularization)

  • パラメータにペナルティを与えてsimpleなhypothesisに。λ。

学習アルゴリズムの評価、次に何をすべきか

選択肢例は下記

  • Get more training examples
  • Try smaller sets of features
  • Try getting additional features
  • Try adding polynomial features
  • Try decreasing λ
  • Try increasing λ

仮設の評価:テストセット

モデルの選定

  • train,validation,test
  • featureはいくつがいいか
  • バイアス/バリアンスの診断
  • underfitting,overfitting
  • 正則化とバイアス/バリアンス
    • λの数値をいくつにするか
  • 学習曲線
    • JtrainとJcvを、横にデータセットの数、縦にerrorで描く。
  • ニューラルネットワークも小さければunderfitting、大きいとoverfittingしたりする

error analysis

  • 例：スパムメールの分類(w4tches,Med1cine)
  • 簡単に実装し、学習曲線でデータを集めるべきか、featureを増やすべきか考える。
  • 分類ミスが起きていたら、ミスしたメールを実際に見て。タイプを見たり、どんなfeatureが正確性をあげるか考える。
  • 実際にやってみて、エラー率が下がるか検証する
  • 歪んだクラス(skewed classes)
    • 例：がん患者の判定率
    • Precision/Recall
    • F1スコア

ceiling analysis(week11未視聴)

終わりに

Andrew Ng 先生ありがとうございました。

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