ccc-台大林轩田机器学习基石-hw1

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我是靠谱客的博主迷路秋天，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ccc-台大林轩田机器学习基石-hw1，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

- - Question1-14
  - Question15-PLA
  - Question16-PLA平均迭代次数
  - Question17-不同迭代系数的PLA
  - Question18-Pocket_PLA
  - Question19-PLA的错误率
  - Question20-修改Pocket_PLA迭代次数

Question1-14

对于有明确公式和定义的不需要使用到ml

智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题，学习最优的序贯决策

无标签分类

从标注数据学习预测模型

主动地提出一些标注请求，将一些经过筛选的数据提交给专家进行标注

解题关键是计算N+1到N+L上的偶数个数
0到N的偶数个数是 $⌊ N ⌋ 2 frac{ ⌊N⌋}{2}$
问题转化成（0到N+L的偶数个数-0到N的偶数个数）

generate了D，但是N+1到N+L上L个点没有generate。每个点都有{被generate，没被generate}两种可能，所以是 $2^L$

由“无免费午餐定理”可知，任何算法在没有噪声时对于未知样本期望相等

$P(5orange&5else)=frac{C_{10}^5}{2^{10}}$

在这里插入图片描述

from scipy.special import comb
print(comb(10,5)/2**10)

$P(9orange&1else)=frac{C_{10}^9}{0.9^{9}times0.1}$
在这里插入图片描述

print(comb(10,9)*((0.9)**9)*0.1)

分v=0.1和0时讨论
$P=C_{10}^1{(frac 9{10})^{1}{(frac 1 {10})}^{9} }+C_{10}^0{{(frac 1 {10})}^{10}}$

$2e^{-2epsilon ^2N}\ begin{aligned} mathbb P[vle 0.1] &=P[0.9-vge 0.8]\ &=P[mu-vge 0.8]\ &le P[|mu-v|ge 0.8]\ &le 2e^{-2times 0.8^2times 10}\ &approx5.5215451440744015times 10^{-6} end{aligned}$
A：奇数绿，偶数橙
B：奇数橙，偶数绿
C:1-3橙，4-6绿
D:1-3绿，4-6橙

5个橙1，只可能是BC中，所以 $1 32 = 8 256 frac{1}{32}=frac{8}{256}$

1全橙：BC
2全橙：AC
3全橙：BC
4全橙：AD
5全橙：BD
6全橙：AD
全A，B，C，D被重复算了一遍，要减去4
$P=frac{4times2^5-4}{4^5}=frac {31}{256}$

Question15-PLA

data链接
在这里插入图片描述

代码部分：
utils函数：

import numpy as np
#判别函数，判断所有数据是否分类完成
def Judge(X, y, w):
    n = X.shape[0]
    num = np.sum(X.dot(w) * y > 0)
    return num == n


def PLA(X, y, eta=1, max_step=np.inf):
    # 获取维度
    n, d = X.shape
    # 初始化
    w = np.zeros(d)
    # 迭代次数
    t = 0
    # 元素的下标
    i = 0
    # 错误的下标
    last = 0
    while not (Judge(X, y, w)) :
        if np.sign(X[i, :].dot(w) * y[i]) <= 0:
            t += 1
            w += eta * y[i] * X[i, :]
            # 更新错误
            last = i

        # 移动到下一个元素，如果达到n，则重置为0
        i += 1
        if i == n:
            i = 0

    return t, last, w

主函数：

import numpy as np
import utils as util

#读取数据
data = np.genfromtxt("hw1_15_train.dat")
#获取维度
n, d = data.shape
#分离X
X = data[:, :-1]
#添加偏置项1
X = np.c_[np.ones(n), X]
#分离y
y = data[:, -1]
print(util.PLA(X, y))

运行结果：
在这里插入图片描述

Question16-PLA平均迭代次数

代码部分：
utils函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def Judge(X, y, w):
    n = X.shape[0]
    num = np.sum(X.dot(w) * y > 0)
    return num == n

def PLA(X, y, eta=1):
    n, d = X.shape
    w = np.zeros(d)
    t = 0
    i = 0
    last = 0
    while not (Judge(X, y, w)):
        if np.sign(X[i, :].dot(w) * y[i]) <= 0:
            t += 1
            w += eta * y[i] * X[i, :]
            last = i

        i += 1
        if i == n:
            i = 0

    return t, last, w

#运行g算法n次并返回平均的迭代次数
def average_of_n(g, X, y, n, eta=1):
    result = []
    data = np.c_[X, y]
    for i in range(n):
        np.random.shuffle(data)
        X = data[:, :-1]
        y = data[:, -1]
        result.append(g(X, y, eta=eta)[0])

    plt.hist(result)
    plt.xlabel("迭代次数")
    plt.title("平均运行次数为" + str(np.mean(result)))
    plt.show()

主函数：

import numpy as np
import utils as util
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号

data = np.genfromtxt("hw1_15_train.dat")
#获取维度
n, d = data.shape
#分离X
X = data[:, :-1]
#添加偏置项1
X = np.c_[np.ones(n), X]
#分离y
y = data[:, -1]
util.average_of_n(util.PLA, X, y, 2000, 1)

在这里插入图片描述

Question17-不同迭代系数的PLA

修改迭代系数即可：

util.average_of_n(util.PLA, X, y, 2000, 0.5)

在这里插入图片描述

Question18-Pocket_PLA

utils函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#统计错误数量
def count(X, y, w):

    num = np.sum(X.dot(w) * y <= 0)
    return np.sum(num)

#预处理
def preprocess(data):
    # 获取维度
    n, d = data.shape
    # 分离X
    X = data[:, :-1]
    # 添加偏置项1
    X = np.c_[np.ones(n), X]
    # 分离y
    y = data[:, -1]

    return X, y

def Pocket_PLA(X, y, eta=1, max_step=np.inf):#max_step 限制迭代次数

    #获得数据维度
    n, d = X.shape
    #初始化
    w = np.zeros(d)
    #记录最优向量
    w0 = np.zeros(d)
    #记录次数
    t = 0
    #记录最少错误数量
    error = count(X, y, w0)
    #记录元素的下标
    i = 0
    while (error != 0 and t < max_step):
        if np.sign(X[i, :].dot(w) * y[i]) <= 0:
            w += eta * y[i] * X[i, :]
            #迭代次数增加
            t += 1
            #记录当前错误
            error_now = count(X, y, w)
            if error_now < error:
                error = error_now
                w0 = np.copy(w)


        #移动到下一个元素
        i += 1
        #如果达到n，则重置为0
        if i == n:
            i = 0
    return error, w0

#运行g算法n次，1代表训练集，2代表测试集
def average_of_n(g, X1, y1, X2, y2, n, eta=1, max_step=np.inf):
    result = []
    data = np.c_[X1, y1]
    m = X2.shape[0]
    for i in range(n):
        np.random.shuffle(data)
        X = data[:, :-1]
        y = data[:, -1]
        w = g(X, y, eta=eta, max_step=max_step)[-1]
        result.append(count(X2, y2, w) / m)

    plt.hist(result)
    plt.xlabel("错误率")
    plt.title("平均错误率为"+str(np.mean(result)))
    plt.show()

主函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import utils as util
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

data_train = np.genfromtxt("hw1_18_train.dat")
data_test = np.genfromtxt("hw1_18_test.dat")

X_train, y_train = util.preprocess(data_train)
X_test, y_test = util.preprocess(data_test)

util.average_of_n(util.Pocket_PLA, X_train, y_train, X_test, y_test, 2000, max_step=50)

Question19-PLA的错误率

utils函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def count(X, y, w):
    #判断是否同号
    num = np.sum(X.dot(w) * y <= 0)
    return np.sum(num)

def Judge(X, y, w):
    n = X.shape[0]
    #判断是否同号
    num = np.sum(X.dot(w) * y > 0)
    return num == n


def preprocess(data):
    """
    数据预处理
    """
    # 获取维度
    n, d = data.shape
    # 分离X
    X = data[:, :-1]
    # 添加偏置项1
    X = np.c_[np.ones(n), X]
    # 分离y
    y = data[:, -1]

    return X, y

def PLA(X, y, eta=1,max_step=np.inf):
    n, d = X.shape
    w = np.zeros(d)
    t = 0
    i = 0
    last = 0
    while not (Judge(X, y, w)) and t<max_step:
        if np.sign(X[i, :].dot(w) * y[i]) <= 0:
            t += 1
            w += eta * y[i] * X[i, :]
            last = i

        i += 1
        if i == n:
            i = 0

    return t, last, w

#运行g算法n次，1代表训练集，2代表测试集
def average_of_n(g, X1, y1, X2, y2, n, eta=1, max_step=np.inf):
    result = []
    data = np.c_[X1, y1]
    m = X2.shape[0]
    for i in range(n):
        np.random.shuffle(data)
        X = data[:, :-1]
        y = data[:, -1]
        w = g(X, y, eta=eta, max_step=max_step)[-1]
        result.append(count(X2, y2, w) / m)

    plt.hist(result)
    plt.xlabel("错误率")
    plt.title("平均错误率为"+str(np.mean(result)))
    plt.show()

主函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import utils as util
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

data_train = np.genfromtxt("hw1_18_train.dat")
data_test = np.genfromtxt("hw1_18_test.dat")

X_train, y_train = util.preprocess(data_train)
X_test, y_test = util.preprocess(data_test)


util.average_of_n(util.PLA, X_train, y_train, X_test, y_test, 2000, max_step=50)

Question20-修改Pocket_PLA迭代次数

utils函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def count(X, y, w):
    #判断是否同号
    num = np.sum(X.dot(w) * y <= 0)
    return np.sum(num)

def Judge(X, y, w):
    n = X.shape[0]
    #判断是否同号
    num = np.sum(X.dot(w) * y > 0)
    return num == n


def preprocess(data):
    """
    数据预处理
    """
    # 获取维度
    n, d = data.shape
    # 分离X
    X = data[:, :-1]
    # 添加偏置项1
    X = np.c_[np.ones(n), X]
    # 分离y
    y = data[:, -1]

    return X, y

def Pocket_PLA(X, y, eta=1, max_step=np.inf):#max_step 限制迭代次数

    #获得数据维度
    n, d = X.shape
    #初始化
    w = np.zeros(d)
    #记录最优向量
    w0 = np.zeros(d)
    #记录次数
    t = 0
    #记录最少错误数量
    error = count(X, y, w0)
    #记录元素的下标
    i = 0
    while (error != 0 and t < max_step):
        if np.sign(X[i, :].dot(w) * y[i]) <= 0:
            w += eta * y[i] * X[i, :]
            #迭代次数增加
            t += 1
            #记录当前错误
            error_now = count(X, y, w)
            if error_now < error:
                error = error_now
                w0 = np.copy(w)


        #移动到下一个元素
        i += 1
        #如果达到n，则重置为0
        if i == n:
            i = 0
    return error, w0

#运行g算法n次，1代表训练集，2代表测试集
def average_of_n(g, X1, y1, X2, y2, n, eta=1, max_step=np.inf):
    result = []
    data = np.c_[X1, y1]
    m = X2.shape[0]
    for i in range(n):
        np.random.shuffle(data)
        X = data[:, :-1]
        y = data[:, -1]
        w = g(X, y, eta=eta, max_step=max_step)[-1]
        result.append(count(X2, y2, w) / m)

    plt.hist(result)
    plt.xlabel("错误率")
    plt.title("平均错误率为"+str(np.mean(result)))
    plt.show()

主函数：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import utils as util
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

data_train = np.genfromtxt("hw1_18_train.dat")
data_test = np.genfromtxt("hw1_18_test.dat")

X_train, y_train = util.preprocess(data_train)
X_test, y_test = util.preprocess(data_test)


util.average_of_n(util.Pocket_PLA, X_train, y_train, X_test, y_test, 2000, max_step=100)