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选择特征向量的关键决策
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选择特征向量的关键决策
以垃圾邮件分类器算法为例首先需要决定如何选择和表达特征向量 。视频提到的一个示例是构建一个由 100 个最常出现在垃圾邮件中的词构成的列表根据这些词是否在邮件中出现来创建特征向量尺寸为 100×1。
构建分类器算法的决策
对于垃圾邮件分类器面临多个决策 收集更多数据获取更多垃圾邮件和非垃圾邮件的样本以提高算法的性能。 基于邮件的路由信息开发特征利用邮件的路由信息构建一系列复杂的特征。 基于邮件的正文信息开发特征考虑邮件正文信息包括截词的处理开发一系列复杂的特征。 探测刻意的拼写错误开发复杂的算法来检测拼写错误如将 watch 写成 w4tch。 在这些选项中决定在哪个方向上投入时间和精力是一个关键的决策。而这个决策不仅仅依赖于数学和模型更需要智慧的选择。视频中提到比起凭感觉走通过系统性的思考和头脑风暴来确定方向会更好。
如何作出明智的选择
视频强调了在机器学习中常常需要通过头脑风暴想出不同的方法来尝试提高算法的精度。实际上当你能够列出可能的方法时你可能已经走在了很多人的前面。大多数人不会尝试列出各种可能的方法而是靠灵感和突发奇想。
误差分析的重要性
在接下来的课程中将介绍误差分析探讨如何以更系统的方式从各种方法中选择最合适的方法。这种方法能够帮助你在一堆可能的方法中选择一个真正有效的方法从而更有可能进行深入研究并取得显著的进展。
综合来看系统性地思考和设计机器学习系统是成功的关键之一。在这个过程中对于特征选择、算法设计和下一步的决策都需要深入思考和明智的选择而不是凭感觉随意尝试。这是构建大型机器学习系统时节省时间的关键。
二、误差分析
构建简单而快速的算法
视频强调了在研究机器学习问题时建议从构建一个简单而快速的算法开始。即便这个算法可能并不完美通过快速实现并运行可以迅速得到结果。这一过程通常不需要花费过多时间。
学习曲线和检验误差
绘制学习曲线是判断算法性能的有效方法。通过学习曲线可以了解算法是否存在高偏差和高方差的问题以及其他可能的缺陷。进一步的决策可以包括增加数据量、添加更多特征等。
误差分析的重要性
误差分析是机器学习实践中的关键步骤。通过人工检查算法在交叉验证集上产生预测误差的实例可以发现系统性的规律。观察被错误分类的垃圾邮件和非垃圾邮件有助于发现算法的短处和提升空间。
通过量化数据进行决策
视频强调了使用量化数据进行决策的重要性。在进行误差分析时不仅仅依赖于主观判断而是通过数值评估来决定算法的表现。这样可以更快速地实践新的想法找出能够提高算法性能的方法。
误差分析的步骤
观察错误分类的实例检查算法在交叉验证集上产生预测误差的实例。分类错误的邮件分组将错误分类的邮件按照类别分组例如医药品垃圾邮件、仿冒品垃圾邮件等。检查分类器对每组邮件的预测误差观察分类器对哪一组邮件的预测误差最大从而确定优化的方向。思考如何改进分类器根据观察结果思考是否缺少某些特征记录错误出现的次数以便有针对性地改进算法。
推荐方法
实现简单而快速的算法快速得到初步结果成为进一步决策的有力工具。绘制学习曲线通过学习曲线判断算法的偏差和方差问题决定下一步的改进方向。进行误差分析在交叉验证集上进行误差分析观察错误分类的实例找出系统性规律。量化数据进行决策依赖数值评估快速实践新的想法通过数据判断算法的表现优劣。 参考资料
[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程
黄海广博士 - 吴恩达机器学习个人笔记
