Google机器学习笔记 4-5-6 分类器

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Google Machine Learning Recipes 4
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Recipes 4 Let’s Write a Pipeline

复习与强化概念

  • 监督学习基础套路

    • 例子： 一个用于举报邮件的分类器

    关键在于举报新的邮件

    • Train vs Test：隔离训练集，测试集以验证训练效果
    • f(x) = y

    feature: x, label: y, classifier其实就是一个feature到label的函数

    • 可以从sklearn中import各种分类器进行训练，各种分类器有类似的接口

    这些不同分类器都可以解决类似的问题

  • 让算法从数据中学习到底是什么

    • 拒绝手工写分类规则代码
    • 本质上，是学习feature到label，从输入到输出的函数
    • 从一个模型开始，用规则来定义函数
    • 根据训练数据调整函数参数
    • 从我们发现规律的方法中，找到model
    • 比如一条划分两类点的线就是一个分类器的model，调整参数就能得到我们想要的分类器：

Example of Neural Network

Recipes 5 Writing Our First Classifier

  • 从底层实现一个分类器

目标

实现一个K近邻（k-Nearest Neighbour）问题

K Nearest Neighbour

  • 对于一个测试点，看它最近的邻居属于那个类别
  • 考虑最近邻居的时候，我们可以综合考虑与这个点距离最近的K个点，看它们中有多少输入类别A，多少属于类别B
  • 距离：两点间的直线距离（Euclidean Distance）

  • 即考虑各个feature之间差异的平方和

实现

  • 在Lesson4的基础上进行，我们在lesson4中使用了KNeighborsClassifier()作为分类器，现在我们要实现这个分类器
  • ScrappyKNN：最简单的一个K近邻分类器
    • 接口：
      • fit：用于训练，将训练集的feature和label作为输入
      • predict: prediction，将测试集的feature作为输入，输出预测的label
    • Random Classifier
      • 随机挑一个label作为预测输出，由于我们是在三种花的结果中随机挑取一种花作为结果，所以结果大概在33%
  • KNN:
    • 设置k=1，也就是我们只考虑最近的那个点属于那个类别
    • 用scipy.spatial.distance来计算距离
    • 返回测试点最近邻的label

结论

  • 准确率：90%以上（这里也可能看出feature选得好的重要性）
  • 优点：非常简单
  • 缺点：耗时；不能表示复杂的东西；

Recipes 6 Train an Image Classifier with TensorFlow for Poets

目标

区分图片之间的差异

工具

TensorFlow for Poets

  • 高度封装
  • 效果奇佳
  • 只需要目录中的图片和目录名字作为label，不需要预设feature

数据

分类器

  • TensorFlow
    • TensorFlow擅长于Deep learning
    • 由于提取特征很困难，因为世界上的变数太多了，所以深度学习自动提取特征的功能变得很重要
    • TFLearn：高阶的机器学习库
  • Image Classifier
    • 直接从像素级数据提取特征
  • 神经网络
    • 可以学习更复杂的函数

实现

后话

  • 图像识别关键在于：Diversity and quantity
    • Diversity：样本多样性越多，对新事物的预测能力越强
    • Quantity：样本数量越多，分类器越强大

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posted @ 2016-08-17 17:54  梦里风林  阅读(1054)  评论(0)  编辑  收藏  举报