机器学习_周志华_问题汇总_第2周

问题

Q1 如果我想分析一下文本分类错误的原因，应该从哪些方面入手？

• 可以去分析一下哪个类别错误率高，然后看看这个类别的是否不平衡，针对这个类别看看能不能进行改进。
• 还有就是数据量过少，或是数据质量较差(比如人为标注的样本可能类别是不正确的)，都会影响到模型的学习。
• 因为分类错误这个受特征和模型的参数影响也很大，这可以从这两个方面考虑一下。

Q2 为什么Bagging难以提升朴素贝叶斯分类器的性能？

• 朴素贝叶斯分类器，主要是依靠数据集的这些样本用极大似然的方法估计总体分布，所以当然是数据集越大越好。
• 而Bagging每个基学习器只抽取一部分样本，自然训练出来的朴素贝叶斯分类器很差，所以集成后也基本不太可能有大的提升。

Q3 为什么我用LinearSVC做基分类器的时候，不管是Bagging还是Adaboost都和单个分类器一模一样呢，增加分类器个数结果也完全不变

• 一般模型的上限由特征决定，而你的几个模型的特征可能相同，所以会相似。
• 而Bagging并不一定比单模型好啊，bagging每个基模型都只用了一部分数据，基分类器比较弱啊，所以有可能在基分类器的基础上提升很小。
• 但是，如果是完全10个完全不认识的人做10个模型，最后将10个结果结果进行投票决定，那么这个肯定是比单模型有提升的，因为你们10个模型都好而不同。但是bagging无法保证这一点。

Q5 3.15是什么意思啊？y不应该是等于e的（W.tx＋b）次方吗

3.15的意思就是 g(y)是一个线性模型，而y不是，所以称为广义线性模型。而这里的函数g并不一定是ln,所以y不应该等于e的*

Q6 logisticRegression的对偶形式会讲解吗，或者有参考资料数学公式吗吗。我在运行课程代码的时