2016/5/7 星期六 22:46
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| I can do 曲线回归了 |
即使用 岭回归或者 lasso 回归
它的思路就是使用了 次方很高的的方法 而不是
同时具有：W 正则化项 的约束
曲线拟合 ，即多项式回归
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| 特征离散化 | 把原本连续的值切段。分布在一段的连续值，认为是同一个特征值。 |
| 线性回归之所以好 |
考虑的不是高维度，二十多个因子
而对于 X^2 可以视为 feature map，即也是一种 因素
即：new 特征啊
所以 高维度的 曲线拟合，多项式回归 也可以看做是 线性回归
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| 关于过拟合的高方差解释 |
高次方的系数越大，波动越大，所以说是 高方差
即：如果分类的曲线 很多边边角角，那么：一般是过拟合了，高方差导致的 波动大
因为只有 高次方才能引起这些波动，所以 使用 正则化以后，消除这些高次方，从而使得 曲线光滑
曲线的光滑 来源于 正则化
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| 为什么说LR 的结果是概率 |
之所以说 log 以后就是 概率
是因为从 softmax 讲，它是 e指数族 吉布斯回归
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| one VS rest的缺点 | 要单独很多分类器 |
| feature map 一个角度 |
This transformation projects the input data into a space where it becomes linearly separable.
用空间的角度 解说
如果想用圆进行切分边界，那么 你的 核函数部分，即：曲线拟合部分 就要是一个圆的方程
# 寒小阳对于这个图的解释，里面是一个 圆的方程，如果点 落在圆内，那么 h(x)值比较小， 经过非线性以后就归到零类，如果大的话，那么就归到1类
启发：即如果 大致边界是这样的：
那么你也要用 一个这个曲线的 方程 带入到 sigmoid 函数当中才能进行 0-1区分啊
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| CTR |
input：就是一堆特征（比如商家出的钱作为feature），监督tag：就是这个广告点了还是没点
模型的输出就是点击概率
CTR 当中 不提 相似度，而是 这些广告的feature，然后看在各个情况下，点没点
就知道 各个因素的 权重了
输出结果按照 概率值 排序
CTR 是隐形的搜素引擎，即 没有用户的query
但是 仍然能get 到 usr 的info，这个作为 input
然后 找相关的 广告，排序取前面的 作为 res
CTR 和 推荐系统类似：
如果推荐系统，肯定是用户最容易点的，说明最相关
基于内容的 推荐系统 也是一个 基于相似度的
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| 回归 | 神经网络 也可以 回归，回归神经网络 |
| why scaling |
scaling 是幅度变化，而不是归一化
比如 预测房价，如果一个 是 bedroom 个数，一个是 面积
那么 你的 因子图会是这样子，即 圆形会很扁，这样不利于优化，甚至是精度不准
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| 工业化应用 |
工业化的数据 都在集群上，以HDFS 跑，而不是本地存储
所以此时 spark 的mllib 就有用了
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| 这下看懂了 两个图 |
为什么 NG 要讲这个图
这个等值线是 cost，当然越小越好，所以一旦 meet 了 约束，就可以停止膨胀了
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使用LR 的tech
数据量大
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1. 采样再 LR
2. 分布式上 spark mllib
3. 将特征 离散化为 0-1，这样虽然训练数据量没有变，特征向量还变长了，
但是 因为 0-1 操作，使得计算速度变快
4. 连续值的特征，最好 scaling一样，使得因子图 不是 特别的细长，而是 圆形，这样利于优化的速度，这个也是可以 加速训练的
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使用LR 的tech
样本倾斜
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1. 修改 loss function，给 样本量少的一方，加大 分类错误后的损失值
# 理解这个需要 理解 LR 损失函数中的每一项，都是表示这个类下分错了的 贡献
2. 上采样，图像：比如 图像镜像旋转，倒置 等等 也可以作为同类样本
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使用LR 的tech
关于特征的聚类
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提前，将一些特征先 hash，比如 uuid？？？？？？？？？？？？？
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LR的好，处
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1. 概率形式输出，不仅仅是 0-1 tag 类别，能直接概率性的回答问题
2. 概率输出 可以直接 point-wise 的O(n) 复杂度的排序
3. 每个因子的系数权重可以get到，能说出每个因子的哪个重要，利于汇报
4. 快，尤其是使用 0-1 的特征向量
# 能不能直接换成 bool 类型的特征向量呢？
note：
其实一直想要一个model，这个model 可以反映 各个因素的权重，哪个是主要权重
你以为有 SVM 也是有 weight 具体是什么的 输出。
即本质还是个线性回归，就是这个 参数不好调，需要SGD
但是对于分类的话，线性拟合不好操作，所以才有了 sigmoid 这个操作使得 回归适合于分类。
一个观点：
如果 模型简单而有效，那么这个是好的模型，因为出了问题能直接操作，人为操作，
这个是工业界喜欢的，但是 NN 就不能这么做
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| LR 的进一步理解 |
· 不要用 做差 ||y-tag||2的损失函数，因为拆开后事很多的 凸函数，所以组合起来不够平滑
是这样的：
· feature map 做非线性操作 可以做 曲线分类，线性不可分的 分类
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