Notas sobre Machine Learning de Stanford
Definiciones de Machine Learning
Arthur Samuel (1959): Campo de estudio que da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explicitamente programada.
Tom Mitchel (1998): Se dice que un programa de computadora aprende de una experiencia E respecto a alguna tarea T y alguna medida de rendimiento P, si el rendimiento de sobre T medido por P mejora con la experiencia E.
Tipos de aprendizaje máquina
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Reforzamiento del aprendizaje
- Sistemas de recomendación
Aprendizaje supervisado
- Necesitan de un conjunto correcto de respuestas
- Problemas de regresión: Predecir un resultado de valor continuo
- Problemas de clasificación: Predecir un resultado de valor discreto.
Aprendizaje no supervisado
- Algoritmos de agrupamiento (Clustering)
- Algoritmo de separación de voces
- Lenguage de prototipado rápido.
Regresión lineal
Notación:
- m = número de ejemplos para el entrenamiento
- y’s = variables de entrada / características
- y’s = variables de salida / variable objetivo
- (x,y) = un ejemplo de entrenamiento
Training set -> Learning algorithm -> h (hypothesis)
- h: x -> y
- How do we represent h?
- A veces
- minimizar
|
Regresión lineal con múltiples variables
Notación
- n = número de características
= entrada de características del
ejemplo de entrenamiento
= valor de la característica j en el
Hipótesis generalizada
- Anteriormente:
- Ahora:
- Por conveniencia de notación, definimos
- Función de costo
Gradiente descendiente multivariable
- Gradiente descendiente (Actualización simultánea
)
Escalamiento de características.
- Asegurar que las características están en una escala similar.
- Posible solución, ortonormalizar los valores de x
- Normalización por media:
, donde
es el valor promedio para x
en el conjunto de datos, y s
Ecuación normal
- En octave
= pinv(X’ * X) * X’ * y
- Gradiente descent vs Normal equation
| Gradient descent | Normal equation |
| Needs to choose α | No need to choose α |
| Needs many iterations | Don’t need to iterate |
| Trabaja bien cuando el número de características es grande | Lento si el número de características es grande |
- Needs to choose α | No need to choose α
- Needs many iterations | Don’t need to iterate
- Trabaja bien cuando el número de car
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Otros
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