机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题
机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题
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导言
SIGAI飞跃计划第一期已经进行4周了，在这4周的学习中，同学们提出了不少好问题。在这里，我们将每周直播答疑的问题进行筛选和整理，写成今天的公众号文章，供大家参考。相信会对大家的学习和实践有所帮助！
问题1
线性回归的损失函数是凸函数的证明
假设有l个训练样本，特征向量为xi，标签值为yi，这里使用均方误差（MSE），线性回归训练时优化的目标为：
损失函数对权重向量w的一阶偏导数为：
损失函数对权重向量w的二阶偏导数为：
因此目标函数的Hessian矩阵为：
写成矩阵形式为：
其中X是所有样本的特征向量按照列构成的矩阵。对于任意不为0的向量x，有：
因此Hessian矩阵半正定，目标函数是凸函数。
问题2
L1和L2正则化的选定标准？
这个问题没有理论上的定论。在神经网络中我们一般选择L2正则化。以线性回归为例，使用L2正则化的岭回归和和使用L1正则化的LASSO回归都有应用。如果使用L2正则化，则正则化项的梯度值为w；如果是L1正则化，则正则化项的梯度值为sgn(w)。一般认为，L1正则化的结果更为稀疏。可以证明，两种正则化项都是凸函数。
问题3
什么时候用朴素贝叶斯，什么时候用正态贝叶斯？
一般我们都用朴素贝叶斯，因为它计算简单。除非特征向量维数不高、特征分量之间存在严重的相关性我们才用正态贝叶斯，如果特征向量是n维的，正态贝叶斯在训练时需要计算n阶矩阵的逆矩阵和行列式，这非常耗时。
问题4
可否请雷老师讲解一下discriminative classifier 和generative classifier的异同?
判别模型直接得到预测函数f(x)，或者直接计算概率值p(y|x)，比如SVM和logistic回归，softmax回归。SVM直接得到分类超平面的方程，logistic回归和softmax回归，以及最后一层是softmax层的神经网络，直接根据输入向量x得到它属于每一类的概率值p(y|x)。判别模型只关心决策面，而不管样本的概率分布。生成模型计算p(x, y)或者p(x|y) ，通俗来说，生成模型假设每个类的样本服从某种概率分布，对这个概率分布进行建模。
问题5
雷老师下回可以分享一下自己的学习方法吗？ 机器学习的内容又多又难，涉及理论与实践，很容易碰到问题卡壳的情况。
首先要确定：卡壳在什么地方？数学公式不理解？算法的思想和原理不理解？还是算法的实现细节不清楚？
如果是数学知识欠缺，或者不能理解，需要先去补数学。如果是对机器学习算法本身使用的思想，思路不理解，则重点去推敲算法的思路。如果是觉得算法太抽象，则把算法形象化，用生动的例子来理解，或者看直观的实验结果。配合实验，实践，能更清楚的理解算法的效果，实现，细节问题。
问题6
流形学习，拉普拉斯特征映射，证明拉普拉斯矩阵半正定
假设L是图的拉普拉斯矩阵，D是加权度对角矩阵，W是邻接矩阵。对于任意不为0的向量f，有：
因此拉普拉斯矩阵半正定。这里矩阵D的对角线元素是矩阵W的每一行元素的和。
问题7
线性判别分析：优化目标有冗余，这个冗余怎么理解呢？
线性判别分析优化的目标函数为：
如果向量w是最优解，则将其乘以不为0的系数k之后，向量kw仍然是最优解，证明如下：
从几何上看，w可kw这两个向量表示的是一个方向，如果w是最佳投影方向，则kw还是这个方向：
问题8
决策树，如果是回归树，在寻找最佳分裂时的标准
对于回归树，寻找最佳分裂的标准是分裂之后的回归误差最小化。这等价于让分裂之前的回归误差减去分裂之后的回归误差最大化：
展开之后为：
由于前面的都是常数，因此这等价于将下面的值最大化：
问题9
抽样误差是怎么判定的？能否消除抽样误差？
只要抽样的样本不是整个样本空间，理论上就会有抽样误差，只是是否严重而已。对于一个一般性的数据集，无法从理论上消除抽样误差。在机器学习中，我们无法得到所有可能的训练样本，只能从中抽取一部分，一般要让样本尽量有代表性、全面。
问题10
卷积神经网络中的w到底是怎么更新的，我知道利用梯度下降法和误差函数可以更新w值，但是对具体更新的过程还不是很理解。比如每次怎么调整，是一层一层调整还是整体调整，调整的结果是遵循最小化误差函数，但是过程中怎么能体现出来？
反向传播时对每一层计算出参数梯度值之后立即更新；所有层都计算出梯度值之后一起更新，这两种方式都是可以的。所有层的参数都按照梯度下降法更新完一轮，才算一次梯度下降法迭代。
问题11
对于凸优化问题的理解，我自己感觉这个很难实现，首先实际问题中有许多问题是不知道约束问题和目标函数的，不知道是不是我做的图像识别的问题，我之前对于目标函数的认识就是使用softmax的交叉损失函数，这里可能是我自己的理解不够吧，还需要老师给点提示。
所有机器学习算法的优化目标函数都是确定的，如果带有约束条件，约束条件也是确定的，不会存在不知道目标函数和约束条件的算法
问题12
如何选择机器学习算法是映射函数f(x)？
映射函数的选取没有一个严格的理论。神经网络，决策树可以拟合任意目标函数，但决策树在高维空间容易过拟合，即遇到维数灾难问题。神经网络的结构和激活函数确定之后，通过调节权重和偏置项可以得到不同的函数。决策树也是如此，不同的树结构代表不同的函数，而在训练开始的时候我们并不知道函数具体是什么样子的。其他的算法，函数都是确定的，如logistic回归，SVM，我们能调节的只有它们的参数。每类问题我们都要考虑精度，速度来选择适合它的函数。
问题13
梯度下降法的总结
1.为什么需要学习率？保证泰勒展开在x的邻域内进行，从而可以忽略高次项。
2.只要没有到达驻点，每次迭代函数值一定能下降，前提是学习率设置合理。
3.迭代终止的判定规则。达到最大迭代次数，或者梯度充分接近于0。
4.只能保证找到梯度为0的点，不能保证找到极小值点，更不能保证找到全局极小值点。
梯度下降法的改进型，本质上都只用了梯度即一阶导数信息，区别在于构造更新项的公式不同。
问题14
牛顿法的总结
1.不能保证每次迭代函数值下降。
2.不能保证收敛。
3.学习率的设定-直线搜索。
4.迭代终止的判定规则。达到最大迭代次数，或者梯度充分接近于0。
5.只能保证找到梯度为0的点，不能保证找到极小值点，更不能保证找到全局极小值点。
问题15
为什么不能用斜率截距式的方程？
无法表达斜率为正无穷的情况-垂直的直线。直线方程两边同乘以一个不为0的数，还是同一条直线。
问题16
神经网络的正则化项和动量项的比较。
正则化项的作用：缓解过拟合，迫使参数尽可能小。以L2正则化为例：
动量项的作用：加速收敛，减少震荡。计算公式为：
这相当于累积了之前的梯度信息，并且呈指数级衰减。实现时，先加正则化项，计算动量项。