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機械学習
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Hikaru Takemura
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某研究室のM1が,B4向けに機械学習の講義を行った際のスライドです.
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機械学習
1.
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機械学習 @pika_shi
2.
機械学習とは l ⼈人間が⾏行行うパターン認識則や経験則
を,コンピュータで実現させる l サンプルデータ集合を対象に解析を ⾏行行い,そのデータから有⽤用な規則, ルールを抽出する 2
3.
検索エンジンとの関係 l ランキングの改良
(例)どのページがユーザにとって好ましいかを,過去のクリックの履 歴により分析 Webページ 問い合わせ クエリ 検索 エンジン クリック 索引 DB フィード PageRank バック ランキングされた検索結果 3
4.
機械学習の例 l 教師あり学習
l 教師なし学習 決定⽊木 ナイーブ・ベイズ K-means SVM 主成分分析 パーセプトロン 強化学習 4
5.
SVM
6.
SVMとは? l 現在最も識別性能の⾼高い分類器の1つ l ⾼高次元でもうまく分類できるので,複雑な問題に適⽤用され
ることが多い l 顔の表情の分類 l ⼿手書き⽂文字認識 l 地震による被害規模の予測 l 僕の研究 l Pythonのライブラリ l LIBSVM http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ l SVM-Light http://svmlight.joachims.org/ 6
7.
SVMの学習 l マージン最⼤大化により識別線を決定
7
8.
カーネルトリック l 訓練データを⾼高次元空間に写像し、その写像された空間上
で線形分離を⾏行行う 8
9.
LIBSVMを使う >> from svm
import * >> from svmutil import * >> >> # 訓練データ >> problem = svm_problem([1,-1], [[0,0], [1,1]]) >> # パラメータの設定 (カーネルの種類など) >> # 多クラスSVMや,クロスバリデーションなども引数で設定可能 >> prameter = svm_parameter(‘-t 2 –h 0’) >> # 訓練 >> m = svm_train(problem, parameter) >> # 予測 >> predict = svm_predict([1,-1], [[-1, 0],[3, 3]], m) >> predict[0] [1.0, -1.0] 9
10.
パーセプトロン
11.
パーセプトロンとは? l ⼈人間の視覚・脳の機能をモデル化した分類器
11
12.
パーセプトロンの学習能⼒力力 l パーセプトロンは⾮非線形分離が不可能
l AND,OR,XORのうち不可能なのは? 多層パーセプトロン なら可能! 12
13.
多層パーセプトロン l 中間層(隠れ層)をもち,⾮非線形分離も可能に
13
14.
バックプロパゲーション(誤差逆伝播法) l 分類器の精度をより⾼高めるために,出⼒力力結果から重みを調
整していく l ネットワーク内の重みを調整しながら,後ろに伝わってい く l 今回の課題で実装してもらいます(クリックデータの学習) 14
15.
過学習 l 学習しすぎて,逆に学習能⼒力力が低下 l
中間層を多くしすぎた時などに⽣生じる 15
16.
SVMとの⽐比較 l パーセプトロンとSVMはどっちが汎化能⼒力力が⾼高い?
16
17.
決定⽊木
18.
決定⽊木 l 意思決定を⾏行行うための学習モデル
学年 B4 M1 B5 学年 ⾃自宅 or 下宿 早起き ソフト ⾃自宅or下宿 ⾏行行く ⾃自宅or下宿 B4 下宿 得意 ⾏行行く B4 下宿 苦⼿手 ⾏行行く 下宿 ⾃自宅 下宿 ⾃自宅 B4 ⾃自宅 苦⼿手 ⾏行行かない ⾏行行く ⾏行行かない ⾏行行く ⾏行行かない B5 下宿 苦⼿手 ⾏行行く M1 下宿 得意 ⾏行行く ⾃自宅or下宿 M1 ⾃自宅 得意 ⾏行行かない 下宿 ⾃自宅 ⾏行行く ⾏行行かない 18
19.
決定⽊木とは? l どっちの決定⽊木がよい?
学年 ⾃自宅or下宿 B4 M1 B5 下宿 ⾃自宅 ⾃自宅or下宿 ⾏行行く ⾃自宅or下宿 ⾏行行く ⾏行行かない 下宿 ⾃自宅 下宿 ⾃自宅 簡単なものほどよい ⾏行行く ⾏行行かない ⾏行行く ⾏行行かない (オッカムの剃⼑刀) l 情報理論(エントロピー),ジニ係数などを⽤用いて簡単な決 定⽊木を求めることができる 19
20.
決定⽊木のライブラリ l Pythonのライブラリ
l scikit-learn http://scikit-learn.sourceforge.net/dev/modules/ tree.html l 多クラス分類はSVMより決定⽊木の⽅方がうまくいくことが多 い l 逆に2クラス分類はやはりSVMには精度は及ばない 20
21.
scikit-learnを使う >> from sklearn
import tree >> >> # 訓練データ >> samples = [[0, 0], [1, 1]] >> # クラス >> values = [0, 1] >> # 訓練 >> clf = tree.DecisionTreeClassifier() >> clf = clf.fit(samples, values) >> # 予測 >> clf.predict([2, 2]) array([1]) 21
22.
ナイーブ・ベイズ
23.
ナイーブ・ベイズとは? l 確率モデルに基づいた分類器 l
⽂文書分類,診断などに⽤用いられることが多い 通常メール スパムメール 飲み会 当選 旅⾏行行 おめでとう 出会い l 次のメールはスパム? l 最近出会いがなくて寂しい.誰か飲み会開いて! l 出会いがなくて寂しいそこのあなた!このサイトに登録すればモテ モテですよ. 23
24.
その他 l 不均衡データ問題 (imbalanced
data) l 識別器の訓練データに⼤大きなクラスの偏りがある場合,⼤大きいクラ スに流されてしまう l 対策としては,⼤大きい⽅方のクラスサイズを⼩小さい⽅方に合わせる,ま たはその逆が⼀一般的 l アンサンブル学習 (ensemble learning) l 識別器を複数組み合わせて,⾼高精度の識別器を作成 l うまく作成できれば,識別器の能⼒力力を120%引き出すことができる 24
25.
課題
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