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第一回機械学習アルゴリズム実装会
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第一回機械学習アルゴリズム実装会
1.
SCWを実装してみよう
2.
自己紹介 ・ 石田岳志 (18) ・
機械学習と Python が大好き ・ ミクさんはもっと好き ・ ウサギィでバイトしてる
3.
SCWつくるよ!!!
4.
SCWってなに?
5.
線形分類器です
6.
なにがすごいの?
7.
・ 速い! ・ 精度がいい! ・
ノイズに強い! ・ 逐次学習できる!
8.
神!!!
9.
どうやってつくるの?
10.
論文をコードに落とし込みます ↑今日やること
11.
このハッカソンでやりたいこと ・ 論文をコードにする ・ アルゴリズムを使いこなす
12.
このハッカソンでやりたいこと ・ 論文をコードにする ←今日はこっち ・
アルゴリズムを使いこなす
13.
アルゴリズムの解説
14.
線形分類器にもいろいろある
15.
たとえば・・・ ・ Perceptron ・ Passive-Aggressive
(PA) learning ・ Confidence-Weighted Linear Classification (CW) ・ Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW)
16.
たとえば・・・ ・ Perceptron ・ Passive-Aggressive
(PA) learning ・ Confidence-Weighted Linear Classification (CW) ・ Adaptive Regularization of Weight Vectors (AROW) ↑それぞれ欠点を持っている
17.
それを解消したのが
18.
Soft Confidence-Weighted Learning
(SCW)
19.
各アルゴリズムの どういう欠点を どう解消したのかがわかれば SCWがわかる!!
20.
アルゴリズムを見ていく前に
21.
言葉の定義
22.
有用な特徴量 #とは
23.
病気の人を分類したいとする
24.
運動や食事の内容には依存するが 運動量が多い人は健康 食事の量が多すぎない人は健康 学歴や住んでいる場所には依存しない 海の近くに住んでいれば健康? -そうではない 学歴が高い人が健康? -そうではない とする
25.
運動、食事の内容 は有用な特徴量だが 学歴、住んでいる場所 は有用な特徴量ではない
26.
有用な特徴量が定義できたので
27.
Perceptron
28.
Perceptronとは ・ 最も単純なオンライン線形分類器 ・ フランク・ローゼンブラットが 1957
年に考案
29.
アルゴリズム 間違えたら分離平面を移動
30.
def predict(vector, weights,
threshold): if(np.dot(vector, weights) > threshold): return 1 return -1 def perceptron(X, y, threshold=0.5, learning_rate=0.1): weights = np.zeros(len(X[0])) while(True): error_count = 0 for vector, teacher in zip(X, y): #分類してみる result = predict(vector, weights, threshold) #正しく分類できていない場合は分離平面を動かす if(teacher != result): error_count += 1 for index, value in enumerate(vector): weights[index] += learning_rate * value #すべてのデータが正しく識別できたら終了 if(error_count == 0): return
31.
Perceptronの欠点 ・ 線形分離不可能なデータは扱えない ・ データの順番や頻度によっては うまく学習できない ・
有用な特徴量も、そうでない特徴量も 同等に扱ってしまう
32.
低頻度だが有用な特徴量があったとしても、 それ以外の特徴量と同等に扱われる → 効率が悪い
33.
そこで
34.
Confidence-Weighted (CW)
35.
低頻度だが有用な特徴量 → 活用できれば一気に性能が上がる
36.
高頻度の特徴量 →重み (分離平面) をゆっくり更新しても 学習できる 低頻度の特徴量 →
重みを思い切って更新する必要がある
37.
重みがガウス分布に従うと仮定し、 頻出する特徴量の重みの分散を 小さくしていく
38.
現在の訓練例を正しく分類できるように 今までの分布になるべく近くなるように 重みを更新する
39.
はやい!!!
40.
CWの問題点 ノイズに弱い
41.
CWの問題点 yt : クラスラベル w
: 重みベクトル xt 入力データ η ∈ (0.5, 1] : パラメータ Pr[yt(w · xt) ≥ 0] ≥ η を常に満たすように重みを更新する → 一定の割合以上の正答率を 必ず得ようとする → ノイズに弱い
42.
それを解消したのが
43.
Adaptive Regularization of
Weight Vectors (AROW)
44.
条件式を書き換えてノイズに強くした
45.
AROW はマージン最大化はやってくれないが SCW はやってくれる
46.
アルゴリズムの比較
47.
実装してみる
48.
擬似コード Σ は CW
のときに出てきた重みのガウス分布の共分散 µ は重みの分布の平均
49.
あとは このへんとか このへんをよくみて
50.
がんばって実装しましょう!!!
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