台湾大学林轩田《机器学习基石》学习笔记第12讲—— Logistic Regression

最新推荐文章于 2020-07-26 15:36:53 发布

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分类专栏：林轩田机器学习笔记文章标签： Machine Learning 机器学习基石林轩田学习笔记

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该博客讲述了如何通过非线性转换解决分类问题，以Logistic Regression为例，探讨了二次多项式假设、非线性变换、特征转换在降低VC维数中的作用，以及选择合适复杂度模型的策略，强调了避免过拟合和选择简单模型的重要性。

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上节课，我们学习了三种线性模型可以用来解决binary classification和multiclass classification问题。这节课我们将开始学习使用non-linear的模型来解决分类问题。
一、Quadratic Hypothesis
在这里插入图片描述

首先看一下linear hypothesis的局限性：
当数据D是线性可分的，因为VC bound。理论上可以得到一条线保证有效分类，但实际上在一些线性不可分的例子中，我们没办法找到一条线来保证Ein很小；
那怎么来解决这样的问题呢？
上面的例子是一个Circular Separable的分类问题，通过找到一个圆圈我们可以有效地进行分类；
有没有办法把circular separable和linear separable联系起来呢？
上面通过使用空间转化，把X-space中的non-linear转化成Z-space中的linear问题，即 $x_1^2→z_1$ 、 $x_2^2→z_2$ ，同时 $1→z_0$ ，这样X-space中二次的非线性就转化成Z-space的一次线性问题了。
我们把这种转化称作feature transform特征转换，我们用 $ϕ\phi$ 函数来表示。

那么如果在Z-space中的一个linear hypothesis转换为X-space中，一定是circular么？
在这里插入图片描述

Z-space中的 $w^\hat{w}$ 向量取不同的值，转化为X-space之后也会呈现不同的曲线，可能是圆形、椭圆、双曲线等二次图形；
那么还有可能是更一般的图形吗？
为了扩展到更一般的情况，这时候我们就需要这个 $ϕ2(x)\phi_2(x)$ 包含x的所有次项的组合，相对应的Z-space的hypothesis $w^\hat{w}$ 向量也会包含所有这些常数项、一次项和二次项的权重。

二、Nonlinear Transform
上一部分我们定义了什么了二次hypothesis，那么这部分将介绍如何设计一个好的二次hypothesis来达到良好的分类效果。
在这里插入图片描述

首先，通过映射关系，把x-space中的最高阶二次的多项式转换为z-space中的一次向量，也就是从quardratic hypothesis转换成了perceptrons问题；其次，就可以在z域中利用线性分类模型进行分类训练；最后，把训练好的线性模型，将z替换为x的多项式就可以了；
整个过程就是通过映射关系，换个空间去做线性分类，重点包括两个：
特征转换
训练想线性模型
由此我们也可以进一步推论三次甚至更高次的分类应用中。

三、Price of Nonlinear Transform
接下来我们来看一下在Q次转换中的应用是否也能容易地应用以上的结论。
在这里插入图片描述

若x特征维度是d维的，也就是包含d个特征，同时多项式转换的阶数是Q的话，那么转换之后的Z-space的特征维度将会是：
$C_{Q+d}^Q=O(Q^d)$
随着Q和d的增大，计算量是非常大的，同时空间复杂度也大。也就是说，这种特征变换的一个代价是计算的时间、空间复杂度都比较大。
另一方面，z域中特征个数随着Q和d增加变得很大，同时权重w的维度也会增大，即自由度增加，VC Dimension增大；
根据之前章节课程的讨论，VC Dimension过大，模型的泛化能力会比较差。
上图中，左边是用直线进行线性分类，有部分点分类错误；右边是用四次曲线进行非线性分类，所有点都分类正确，那么哪一个分类效果好呢？
单从平面上这些训练数据来看，四次曲线的分类效果更好，但是四次曲线模型很容易带来过拟合的问题，即Ein和Eout差太多，虽然它的Ein比较小；
从泛化能力上来说，还是左边的分类器更好一些，虽然Ein会比较大一些；
看来在选择Q时，存在Ein(g)≈Eout(g)和Ein(g)足够小，这两组效果的trade-off，那么到底应该如何来选择Q值呢？通过观察之后判断么？
首先，在高维数据空间中，这太TM难了，四维以上不太可能；
其次，如上图的分析，通过观察我们可以把VC dimension $d_{vc}$ 降到1，但这付出地代价是使用了human learning来代替machine learning，如果忽略了引入人的主观学习判断，容易高估机器学习的能力；
因此 $ϕ\phi$ 的选择不应该加入人为的主观判断。

四、Structured Hypothesis Sets
在这里插入图片描述

当我们把 $ϕQ(x)\phi_Q(x)$ 随着Q从小到大一路写下来的话，就会发现， $ϕQ−1(x)\phi_{Q-1}(x)$ 是包含在 $ϕQ(x)\phi_Q(x)$ 里面的；
因此推广到所对应的Hypothesis set，我们得到 $H_{Q-1}$ 也是被 $H_{Q}$ 所包含的；
我们把这样结构称作Structured Hypothesis Sets。
进一步，我们发现随着Q的增加， $d_{VC}(H_Q)$ 也会随着变大，同时 $E_{in}(g_Q)$ 会随着变小；
其物理意义和之前讲到的随着 $d_{VC}$ 的增加，Ein和Eout的关系是一致的，因此并不是Q取得越大越好。
显然，一开始就选用很大的Q值来进行算法设计是愚蠢的！
聪明的做法应该是一开始Q=1，如果不理想再慢慢增加，直到达到满足要求的学习效果，这样也不至于浪费太多的计算资源；
也就是说，尽量选择低阶的hypothes，这样才能得到较强的泛化能力。

五、总结
这节课主要介绍了非线性分类模型，通过非线性变换，将非线性模型映射到另一个空间，转换为线性模型，再来进行线性分类。本节课完整介绍了非线性变换的整体流程，以及非线性变换可能会带来的一些问题：时间复杂度和空间复杂度的增加。最后介绍了在要付出代价的情况下，使用非线性变换的最安全的做法，尽可能使用简单的模型，而不是模型越复杂越好。