intTypePromotion=1
ADSENSE

Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang

Chia sẻ: Ti Vu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

36
lượt xem
0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Ví dụ về các phương pháp học có giám sát, hàm đánh giá lỗi, hồi quy tuyến tính, quy tắc delta, cập nhật theo đợt, các điều kiện kết thúc học. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4 - Nguyễn Nhật Quang

Học Máy<br /> (IT 4862)<br /> <br /> Nguyễn<br /> ễ Nhật<br /> hậ Quang<br /> quangnn-fit@mail.hut.edu.vn<br /> <br /> Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội<br /> Viện Công nghệ thông tin và truyền thông<br /> Năm học 2011-2012<br /> <br /> Nội dung<br /> d<br /> môn<br /> ô học:<br /> h<br /> „<br /> <br /> Giới thiệu chung<br /> g<br /> <br /> „<br /> <br /> Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy<br /> <br /> „<br /> <br /> Cá phương<br /> Các<br /> h<br /> pháp<br /> há h<br /> học dựa<br /> d<br /> trên<br /> t ê xác<br /> á suất<br /> ất<br /> <br /> „<br /> <br /> Các phương pháp học có giám sát<br /> „<br /> <br /> Hồi quy tuyến tính (Linear regression)<br /> <br /> „<br /> <br /> Các phương pháp học không giám sát<br /> <br /> „<br /> <br /> Lọc cộng tác<br /> <br /> „<br /> <br /> H tăng<br /> Học<br /> tă cường<br /> ờ<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 2<br /> <br /> Hồi qquy tuyến tính – Giới thiệu<br /> „<br /> <br /> Với một ví dụ đầu vào, dự đoán một giá trị đầu ra kiểu số thực<br /> <br /> „<br /> <br /> Một phương pháp học máy đơn<br /> đơn-giản-nhưng-hiệu-quả<br /> giản nhưng hiệu quả phù hợp<br /> khi hàm mục tiêu (cần học) là một hàm tuyến tínhh<br /> n<br /> <br /> f ( x) = w0 + w1 x1 + w2 x2 + ... + wn xn = w0 + ∑ wi xi<br /> <br /> (wi,xi ∈R)<br /> <br /> i =1<br /> <br /> „<br /> <br /> Cần học (xấp xỉ) một hàm mục tiêu f<br /> <br /> f: X → Y<br /> • X: Miền không gian đầu vào (không gian vectơ n chiều – Rn)<br /> gg<br /> gian đầu ra ((miền các g<br /> giá trịị số thực<br /> ự – R))<br /> • Y: Miền không<br /> • f: Hàm mục tiêu cần học (một hàm ánh xạ tuyến tính)<br /> <br /> ƒ Thực chất, là học một vectơ các trọng số: w = (w0, w1, w2, …,wn)<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 3<br /> <br /> Hồi qquy tuyến tính – Ví dụ<br /> Hàm tuyến tính f(x) nào phù hợp?<br /> x<br /> <br /> f(x)<br /> <br /> 0.13<br /> <br /> -0.91<br /> <br /> 1.02<br /> <br /> -0.17<br /> <br /> 3.17<br /> <br /> 1.61<br /> <br /> -2.76<br /> <br /> -3.31<br /> <br /> 1.44<br /> <br /> 0.18<br /> <br /> 5.28<br /> <br /> 3.36<br /> <br /> -1.74<br /> <br /> -2.46<br /> <br /> 7 93<br /> 7.93<br /> <br /> 5 56<br /> 5.56<br /> <br /> ...<br /> <br /> ...<br /> <br /> f(x)<br /> <br /> x<br /> <br /> Ví dụ:<br /> ụ f(x) = -1.02 + 0.83x<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 4<br /> <br /> Các ví dụ học/kiểm thử<br /> „<br /> <br /> Đối với mỗi ví dụ học x=(x1,x2,...,xn), trong đó xi∈R<br /> • Giá trị đầu ra mong muốn cx (∈R)<br /> • Giá trị đầu ra thực tế (tính bởi hệ thống)<br /> <br /> n<br /> <br /> y x = w0 + ∑ wi xi<br /> i =1<br /> <br /> → wi là đánh giá hiện thời của hệ thống đối với giá trị trọng số của<br /> thuộc tính thứ i<br /> → Giá trị đầu ra thực tế yx được mong muốn là (xấp xỉ) cx<br /> „<br /> <br /> Đối với mỗi ví dụ kiểm thử z=(z<br /> =( 1,z2,...,zn)<br /> • Cần dự đoán (tính) giá trị đầu ra<br /> • Bằng cách áp dụng hàm mục tiêu đã học được f<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 5<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD


intNumView=36

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2