机器学习基石第二讲笔记

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第二讲介绍了Perceptron Learning Algorithm (PLA)，是以后学习的基础。

PLA是二元的线性分类器，类似于神经感受器，用于做是非题。

1. PLA的假设函数：h(x) = sign(w‘x)。

　　这里w‘是列向量，x是行向量。x代表一个数据点，这个点可能包含了d个维度，即x = (x₁, x₂, ..., x_d)。举例来说，x可以是一个人，里面包含了人的各种特征，比如年龄、性别、职业、收入等等。w‘是每个维度所占的权重。比如银行要给客户发信用卡，就要考虑客户各个方面以决定是否发卡。每个方面重要性可能不同，比如收入可能重要一些，则相应的权重高一些。当客户的综合能力超过某个阈值时，银行就可以发卡；没有达到时，银行就不发卡。把这个阈值作为第0维，整合到w‘中。h(x)只有两个取值{+1, -1}，对应于发卡和不发卡。PLA的目的是根据已有资料找到一个w‘，这个w‘能根据已经分好类的资料，学会如何分类，并用于新的数据。

2. 算法描述（知错能改）：

　　从某个w₀开始，当找到一个点(x_n(t), y_n(t))，使得sign(w_t‘x_n(t)) ≠ y_n(t)时，更正w_t+1‘ = w_t‘ + y_n(t)x_n(t)，直到没有错误，不用更正为止。将最后一个w作为找到的假设g。

3. PLA的前提：数据D线性可分。

　　当数据D线性可分时，可以保证最后找到的w就是目标f所对应的w_f。证明思路：每次更正，都会使w_t和w_f的内积增大。内积增大有两个原因，一个是两个向量靠近（夹角变小）了，一个是两个向量模变大了。可以证明w_t的模的增长是有上界的。所以，每次更正都会使w_t接近w_f，最终找到w_f。更正次数T是有上界的。证明如下：

4. PLA的优缺点：

　　优点：简单，快速，可用于任意维度

　　缺点：必须假设数据线性可分，不知道何时停止（尽管实际很快）

5. 有噪音情况的PLA：更正时，保留错误最少的w_t。

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