前言

本系列部落格文章將分享我在 Coursera 上台灣大學林軒田教授所教授的機器學習技法（Machine Learning Techniques）課程整理成的心得，並對照林教授的投影片作說明。若還沒有閱讀過 第 9 講 的碼農們，我建議可以先回頭去讀一下再回來喔！

範例原始碼：FukuML - 簡單易用的機器學習套件

我在分享機器學習基石課程時，也跟著把每個介紹過的機器學習演算法都實作了一遍，原始碼都放在 GitHub 上了，所以大家可以去參考看看每個演算法的實作細節，看完原始碼會對課程中的數學式更容易理解。

如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

上一講介紹了 Decision Tree，如同之前介紹的 blending 算法，我們也可以進一步使用在 Decision Tree，這就是這一講要介紹的 Random Forest。

回憶 Bagging 與 Decision Tree

回憶一下 Bagging 與 Decision Tree 的特點，Bagging 的結合 weak learner 的方式主要是為何減少差異化，讓未來的預測可以更好，Decision Tree 結合 weak learner 的方式則是著重差異化，讓 modle 在訓練時得到的預測效果更好，我們有辦法結合這兩個特點嗎？

Random Forest

Random Forest 就可以達到上述的目的，每次會用類似 Bagging 的方法取得一個新的 Decision Tree，再將所有的 Decision Tree 結合起來。這個方法可以很容易地平行化運算，且不僅能夠保持 Decision Tree 的差異行，還能減少 Decision Tree 的 fully grown 的 overfitting。

透過特徵選取增加變異

Random Forest 在取得 Decision Tree 時會希望盡量取得更多不一樣的 Decision Tree，以增加分類的效果，這邊 Random Forest 的作者提出了一些方法在每次取得 Decision Tree 時過特徵選取或是特徵轉換來取得不一樣的 Decision Tree，通常會使用 low dimension 的方式進行特徵轉換，這樣運算速度可以提昇。

Bagging 在 Random Forest 的特點

由於 Random Forest 在每一輪取得 Decision Tree 時，都會進行一下 Bagging，這時會有一些沒有被抽到的 data，這些就是 out-of-bag。

使用 Out of Bag Error 取得最後的 model

數學上證明使用 out of bag error 來取得最後的 model，未來在預測時的 error 會跟 out of bag error 非常接近，因此我們可以在訓練的過程中就順便計算 out of bag error 來進行 model 的選取。

特徵選取

Random Forest 每次選取特徵進行訓練時最簡單的方式就是隨機選取，我們也可以進一步讓演算法去根據特徵的「重要性」來進行特徵選取。

利用 Permutation Test 進行特徵選取

我們可以利用 Permutation Test 這個方法來進行特徵選取，比如 N 個樣本，每個樣本有 d 維度特徵，想要衡量其中第 i 維特徵的重要性，可以把這 N 個樣本的第 i 維特徵都洗牌打亂，再評估洗牌前跟洗牌後 Model 的 performance，如此就可以知道 i 維特徵的重要性。

一個例子

我們看一個例子，左圖是使用 Decision Tree 來做分類，右圖是使用 Random Forest 來做分類，我們可以看到 Random Forest 的邊界比較平滑。

要多少棵樹呢

那訓練 Random Forest 時要娶多少棵樹呢？簡單來說就是越多棵樹越好！

總結

這一講我們介紹了 Random Forest，下一講將繼續介紹 Boosted Decision Tree。

前言

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如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

上一講我們介紹了 Adaptive Boosting 這種可以結合多個 Weak Learner 的 Linear Aggregation Model，這一講將介紹另一種 Aggregation Model - Decision Tree，Decision Tree 其實就是一種 Non-Linear 的 Aggregation Model。

Aggregation Model 表格

我們可以將這幾講種所介紹的 Aggregation Model 用這個表格整理出來，我們可以知道 AdaBoost 跟 Decision Tree 都是 Weak Learner Aggregation 的模型，只是 AdaBoost 是 Linear Aggregation，會讓所有的 Weak Learner 一起發揮作用，但 Decision Tree 則是 Non-Linear 的 Conditional Aggregation，會每次根據 condition 讓某個 Weak Learner 發揮作用。

Decision Tree 遞迴式

Decision Tree 的內涵其實就是去模仿人類的決策過程，我們可以用底下這個樹狀圖說明，人類簡化的決策過程大致就是依據很多種情況及條件，最後才去下決定。Decision Tree 會根據訓練資料去長成符合訓練資料所下決定的樹狀圖，而數學式可以用一個遞迴式來表示，父節點就是由分支條件及子樹所組成，我們可以遞迴地分支下去。

Decision Tree 的特點

由於 Decision Tree 大體上的內涵就是想要模仿人類決策的過程，因此模型也會比較具有解釋性，我們可以從模型中了解當某個指數（特徵值）高於多少時可能會有什麼結果，比起 SVM 我們很難解釋是哪個特徵值影響了分類結果，所以 Decision Tree 在直接面對客戶的產業上如商業及醫藥上運用也較為廣泛。

但 Decision Tree 有個缺點就是沒有什麼完備的理論保證，各種 Decision Tree 的發明都有演算法各自的小巧思，也難說哪種 Decision Tree 的表現會比較好。

Decision Tree 基礎演算法

根據剛剛說的遞迴式我們可以大致寫出 Decision Tree 的基礎演算法如下：

輸入 N 個樣本點，如果分支達到條件（無法再分支），就回傳 gt(x)，如果還沒達到條件就繼續：1. 獲得分支條件 2. 根據分之條件將資料分成 C 份 3. 由這 C 份資料生成 C 棵子樹 4. 將 C 顆子樹及分支條件一起回傳。

CART 演算法

只要符合 Decision Tree 的基礎演算法都是一種 Decision Tree 演算法，我們這邊要介紹的是 CART 這種 Decision Tree。

CART 的特點就是可以同時處理分類及迴歸的問題，而演算法的細節就是每次進行分支的時候會將資料分成兩份，也就是 Binary Tree。然後選擇分支條件的準則就是經過這個分支後底下的子樹資料變得更「純」了。

CART 分支判斷：純不純

CART 分支判斷我們是使用子樹資料變得更「純」了來做判斷，在演算法訓練的過程中我們會反過來計算純度，所以會使用代表不純度 impurity 的函式來做計算，我們需要找出不純度最低的分支。

Impurity 函式

那麼 Impurity 如何計算呢？根據不同的問題我們可以設計不同的 impurity 函式，如果是迴歸問題，CART 用均方差來衡量，如果是分類問題，CART 用 Gini Index 來衡量（子樹都是同一類的話，Gini Index 為 0，即不純度為 0）。

終止條件

CART 的終止條件有兩種情況：1. 如果 impurity 為 0，那代表子樹只剩下相同的分類資料了，所以就不用再分下去了 2. 如果所有的 xn 都相同了，也就是所有資料的 xn 特徵值都相同，也就沒有辦法劃分了。

CART 詳細演算法

綜合上述 CART 的設計巧思，我們可以把 CART 的詳細演算法表示成下圖，CART 只要做一些些小小的修改就可以很方便處理二元分類、多元分類、迴歸問題，但我們現在的算法會長成一個完全成長樹，因此會有 overfitting 的問題。

使用 Pruning 正規化

CART 設計了 Pruning（剪枝）這個方法來處理 overfitting 這個問題，每次去除一個葉子，然後看看剪去哪個葉子時 Ein 最小。

枚舉特徵的處理

然後 CART 在處理實際情況下我們會面臨到的問題，當我們的資料特徵有些並不是數值而是枚舉類型特徵（categorical features）時，CART 也可以很容易地處理這樣的特徵。

Missing Feature 的處理

有時我們的測試資料可能缺少某些特徵，CART 可以透過 Surrogate Brach 這樣的方法來處理 Missing Feature 的問題，一樣可以預測出結果。直觀的想法就是，某些特徵分支的情況可能類似，就可以使用某特特徵來替代遺失特徵的資料，由於 Decision Tree 訓練都會記下分支的結果，所以才可以做到這一點。

簡單的 CART 分支訓練過程範例

我們看一個簡單的 CART 分支訓練過程範例

每次分出一個簡單的分支

然後遞迴往下分

直到不能分了之後，回傳分類的結果（塗上顏色）

遞迴往上回傳

最後分完所有資料

比較 CART 與 AdaBoost 分出來的結果

CART 在實務上的優勢

CART 在實務上的優勢如下：1. 比較容易解釋 2. 多元分類也很容易處理，幾乎不用改演算法 3. 枚舉特徵也可以處理 4. 遺失特徵也可以進行預測 5. 相對來說在訓練上很有效率

總結

在介紹了各種 Aggregation 模型之後，我們介紹了第一個 Non-Linear 的 Aggregation 模型 Decision Tree，Decision Tree 其實有各種不同的變形，我們這邊介紹的是一個算是相當有名的 Decision Tree CART，下一講我們將介紹，如果我們要使用 Aggregation Model 的 Aggregation Model，也就是兩層 Aggregation Model，我們要怎麼做呢？

前言

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範例原始碼：FukuML - 簡單易用的機器學習套件

我在分享機器學習基石課程時，也跟著把每個介紹過的機器學習演算法都實作了一遍，原始碼都放在 GitHub 上了，所以大家可以去參考看看每個演算法的實作細節，看完原始碼會對課程中的數學式更容易理解。

如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

上一講我們介紹了如何使用 Blending 及 Bagging 的技巧來做到 Aggregation Model，可以使用 Uniform 及 Linear 的方式融合不同的 Model。至於以 Non-linear 的方式融合 Model 就需要依據想展現的特性去調整演算法來做到，這一講將介紹 Adaptive Boosting 這種特別的演算法。

幼稚園學生學認識蘋果的故事（一）

我們用一個幼稚園學生在課堂上學認識蘋果的故事來作為開頭說明，在課堂上老師問 Michael 說「上面的圖片哪些是蘋果呢？」，Michael 回答「蘋果是圓的」，的確蘋果很多是圓的，但是有些水果是圓的但不是蘋果，有些蘋果也不一定是圓的，因此 Michael 的回答在藍色的這些圖片犯了錯誤。

幼稚園學生學認識蘋果的故事（二）

於是老師為了讓學生可以更精確地回答，將 Michael 犯錯的圖片放大了，答對的圖片則縮小了，讓學生的可針對這些錯誤再修正答案。於是 Tina 回答「蘋果是紅的」，這的確是一個很好的觀察，但一樣在底下藍色標示的這是個圖片犯了錯，番茄跟草莓也是紅的、青蘋果的話就是綠的。

幼稚園學生學認識蘋果的故事（三）

於是老師又將 Tina 犯錯的圖片放大了，答對的圖片縮小，讓學生繼續精確的回覆蘋果的特徵。

動機

這樣的教學過程也是一種可以用來教機器如何學習的過程，每個學生都只會一些簡單的假設 gt（蘋果是紅的），綜合所有學生的假設就可以好好地認識出蘋果的特徵形成 G，而老師則像是一個演算法一樣指導學生方向，讓錯誤越來越少。

接下來我們就要介紹如何用演算法來模擬這樣的學習過程。

有權重的 Ein

老師調整圖片放大縮小的教學方式，在數學上我們可以為每個點犯錯時加上一個權重來表示。

每一回合調整權重

那我們如何調整權重呢？我們每次調整權重，是希望每個學生能學出不一樣的觀點，這樣才能配合所有學生的觀點做出對蘋果完整的認識，因此挑整權重時應該要讓第一個學習到的 gt 在 u(t+1) 時這樣的權重下表現很差。

所謂的表現差就是表現跟丟銅板沒兩樣，也就是猜錯的情況為 1/2。（全猜錯其實算是一個好的表現）

我們讓演算法根據新的權重 u(t+1)（會使 gt 表現很差）再去學習出新的 g(t+1)，這個 g(t+1) 就是一個觀點與 gt 不同，但表現卻也不錯的新假設了。

調整權重的數學式

調整權重的數學式如下，我們想讓 gt 在 u(t+1) 的情況下猜對跟猜錯的情況為 1/2，那其實就是將原本的 ut 在猜對時乘上錯誤率(incorrect rate)，在猜錯時乘上答對率（correct rate），這樣 gt 在 u(t+1) 的 Ein 就會是 ¹⁄₂ 了。

縮放因數

演算法的作者在上述的概念上選擇了一個特別的縮放因數，但基本上就是剛剛上述所說的概念，這個縮放因數我們用 方塊t 來表示（如下圖），這在物理意義上有特別的意義，當 錯誤率 <= ¹⁄₂ 時，縮放因數 方塊t 才會 >= 1，然後在計算下一輪的 ut 時，答錯的點會乘上 方塊t，答對的點會除上 方塊t，這就像老師在小朋友答錯的圖片放大、答對的圖片縮小那樣的教學過程。

初步的演算法

初步的演算法如下，首先第一輪的 u 對每個點都是相同的權重，這時我們學出第一個假設 gt，接下來使用 方塊t 調整權重得出 u(t+1)，然後繼續學出第二個假設 g(t+1)，我們可以繼續這樣的過程學出更多假設，現在只剩下一個問題，如何融合所有的假設呢？

我們可以用之前學過的 blending 使用 uniform 或是 linear 來融合，但這邊作者選擇了一個特別的演算法在計算過程中融合所有的假設。

演算過程中就算出融合假設的權重

這邊作者想了一個方法可以在演算過程中就算出融合假設的權重，這邊權重 alpha t = ln(方塊t)，這在物理意義上也有特別的意義。當錯誤率是 ¹⁄₂ 跟丟銅板沒兩樣時，那 方塊t 會等於 1，這時 ln(方塊t) 就會是 0，代表這個假設的權重是 0，一點用都沒有。當錯誤率是 0 的時候，那 方塊t 會等於無限大，這時 ln(方塊t) 就會是無限大，我們可以只看這個超強的假設 gt 就好。

綜合以上，這個演算法就是 Adptive Boosting。我們有 weak learning 就上課堂上的幼稚園學生；我們有一個演算法調整權重就像老師會調整圖片大小引領學生學習；我們有一個融合假設的方法就像我們將課堂上所有學生的觀點融合起來一樣。

Adaptive Boosting(AdaBoost) 演算法

詳細 Adaptive Boosting 演算法如下所示，中文又稱這個演算法就皮匠法。

理論上的保證

跟去理論上的保證只要 weak learner 比亂猜還好，那 AdaBoost 可以很容易地將 Ein 降到 0，而 dvc 的成長也相對慢，因此當資料量夠多時，Eout 理論保證會很小。

Weak Learner：Decision Stump

AdaBoost 使用的 Weak Learner 是 Decision Stump，是一個只能在平面上切一條水平線或垂直線的 Weak Learner，詳細演算法如下，每個假設就是要學習出是一條水平線或垂直線（direction s），切在哪個 feature（feature i），切在那個值（threshold theta）。如果想要看程式碼可以參考：https://github.com/fukuball/fuku-ml/blob/master/FukuML/DecisionStump.py

我們用一個簡單的例子說明 AdaBoost

我們用一個簡單的例子來說明 AdaBoost 的演算過程。

第一輪

第一輪先學出一個 weak learner 切了一個垂直線，這時犯錯的點會放大、答對的點縮小。

第二輪

根據犯錯放大的權重，再去學出一個不同觀點的 weak learner 再切了一條垂直線，根據答案再對點的權重調整。

第三輪

第三輪又學出了一個不同觀點的 weak learner 切了一條水平線，現在已經可以看出分界線慢慢變得複雜了。

第五輪

持續這樣的過程，AdaBoost 不斷地得出不同的 weak learner，綜合 weak learner 的答案便可以回答一些較複雜的問題。

總結

這一講介紹了 AdaBoost 這個特殊的機器學習演算法，能夠將表現只比丟銅板好一些的 Weak Learner 融合起來去得到更好的學習效果，算是從 Blending 技巧中衍伸出來的一個特殊演算法。

前言

本系列部落格文章將分享我在 Coursera 上台灣大學林軒田教授所教授的機器學習技法（Machine Learning Techniques）課程整理成的心得，並對照林教授的投影片作說明。若還沒有閱讀過 第 6 講 的碼農們，我建議可以先回頭去讀一下再回來喔！

範例原始碼：FukuML - 簡單易用的機器學習套件

我在分享機器學習基石課程時，也跟著把每個介紹過的機器學習演算法都實作了一遍，原始碼都放在 GitHub 上了，所以大家可以去參考看看每個演算法的實作細節，看完原始碼會對課程中的數學式更容易理解。

如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

前 6 講我們對 SVM 做了完整的介紹，從基本的 SVM 分類器到使用 Support Vector 性質發展出來的 regression 演算法 SVR，在機器學習基石中學過的各種問題，SVM 都有對應的演算法可以解。

第 7 講我們要介紹 Aggregation Models，顧名思義就是要講多種模型結合起來，看能不能在機器學習上有更好的效果。

Aggregation 的故事

我們用一個簡單的故事來說明 Aggregation，假設現在你有很多個朋友可以預測股票會漲還是會跌，那你要選擇相信誰的說法呢？這就像我們有很多個機器學習預測模型，我們要選擇哪一個來做預測。

一個方式是選擇裡面最準的那一個人的說法，在機器學習就是使用 Validation 來做選擇。

一個方式是綜合所有人的意見，每個人代表一票，然後選擇票數最多的預測。在機器學習也可以用這樣的方法綜合所有模型的預測。

另一個方式也是綜合所有人的意見，只是每個人的票數不一樣，比較準的人票數較多，比較沒那麼準的人票數較少。在機器學習上，我們也可以為每個模型放上不同的權重來做到這樣的效果。

最後一個方式就是會依據條件來選擇相信誰的說法，因為每個人擅長的預測可能不多，有的人擅長科技類股，有的人擅長傳統類股，所以我們需要依據條件來做調整。在機器學習上也會有類似的演算法來整合各個預測模型。

Aggregation 大致就是依照上述方式來整合各個模型。

用 Validation 選擇預測模型

我們已經學過如何使用 Validation 來選擇預測模型，這個方式有一個問題就是，需要其中有一個強的預設模型才會有用，如果所有的預設模型都不準確，那也只是從廢渣裡面選一個比較不廢的而已。

所以 Validation 在機器學習上還是有一些限制的，那我們有辦法透過 Aggregation 來讓所有的廢渣整合起來，然後變強，讓預測變得更準確嗎？

為何 Aggregation 會有用？

首先我們看左圖，如果現在預設模型只能切垂直線或水平線，其實預測效果可想而知是不會好到哪裡去的。但是如果我們將多個垂直線或水平線的預測模型整合起來，就有辦法做好一些更複雜的分類。這某種程度像是做了特徵轉換到高維度，讓預測模型變得更強、更準確。

再來我們看右圖，我們知道 PLA 因為隨機的性質，每次算出來的分類線可能會不太一樣，如果我們將所有的分類線平均整合起來，那就會得到比較中間的線，得到的線會跟 SVM 的 large margin 分類線有點類似。這某種程度就像是做了正規化，能夠避免 Overfitting。

這給了我們一個啟示，以往的學習模型，只要越強大，那就越容易發生 Overfitting，但如果越正規畫，有時可能會有 Underfitting。而 Aggregatin 卻可以一邊變強又一邊有正規化的效果。

所以適當的使用 Aggregation 的技巧是可以讓機器學習的效果更好的。

Uniform Blending 用在分類上

現在我們介紹一個最簡單的 Aggregation 方法 - Uniform Blending，在分類問題上，我們只要很單純地將所有的預測模型的預測結果加起來，然後看正負號就可以做到分類的 Uniform Blending。

這個方法要注意整合的預測模型需要有差異性，不能每個模型預測結果都是一致的，這樣就會沒有效果。

Uniform Blending 用在迴歸上

在迴歸問題使用 Uniform Blending 就是將所有預設模型的預測結果加起來，然後除上模型的個數，也就是做平均的意思，這樣就可以做到 Aggregation 了。

但同樣也要注意整合的預設模型需要有差異性才會有效果。

Linear Blending

Uniform Bleding 每個預測模型的是一視同仁，可能不夠強大，我們可以使用 Linear Blending 來給每個預設模型不一樣的權重，數學式如下圖所示，其中權重是大於等於 0 的。

演算法的調整方法，其實就是先將資料透過每個模型做預測當成是一種特徵轉換，然後將轉換過後的資料當成是新的資料來做訓練，再使用 Linear Regressiong 算出每個預測模型的權重。未來預測時也是用每個模型轉換過後的資料再依權重做計算。

不過數學式上的條件還有權重都要大於等於 0，這在我們目前的演算法並沒有考慮進去。

權重大於等於 0 可以忽略

在 Linear Regression 算權重時，權重可能會有小於 0 的情況，在物理意義上就代表這個模型猜得很不準，所以物理意義上就像是我們把它用來當成反指標，所以它也是對預設有幫助的。因此權重大於等於 0 這個條件我們可以忽略，

差異化的模型

目前我們已經大致學會了幾種 Aggregation 的方法，都需要整合的模型之間有差異化。那我們怎麼得到有差異化的模型呢？

一個就是本來就是演算法哲學不同的模型；一個是從參數來調出差異化；而有隨機性的模型其實每次得到的預測模型也會有差異化；另外一個方式我們可以從資料面（每次訓練餵不一樣的模型）來做出模型的差異化。

Bootstrap Aggregation 資料差異化的整合

我們如何做到資料差異化的整合呢？如果我們能夠一直不斷的得到不同的 N 筆資料來做訓練，那就可以很容易地做到了。但我們手上只有原本的 N 筆訓練資料，不可能再拿到其他訓練資料，實務上我們的做法就會是從這 N 筆資料中做取後放回的抽樣抽出 N 筆資料，這樣我們每一輪都會得到不同訓練資料（由於是取後放回，N 筆資料中會有重複的資料），這樣就可以用來訓練有差異化的預測模型。

這種 Bootstrap Aggregation 也叫做 Bagging。

Pocket 使用 Bagging Aggregation 的效果

下圖是 Pocket 使用 Bagging Aggregation 的實例效果，可以看出每個分類線是有差異的，而整合起來又有非線性分類的效果，Bagging 這個方法在有隨機性質的算法上理論上都是有用的。

總結

這一講就是介紹如何整合很多個預測模型的預測結果，理論上是可以帶來更好的效果的，所以如果訓練出來的模型都是廢渣的話，也許用 Aggregation 的技巧就會讓效果變好。

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我在分享機器學習基石課程時，也跟著把每個介紹過的機器學習演算法都實作了一遍，原始碼都放在 GitHub 上了，所以大家可以去參考看看每個演算法的實作細節，看完原始碼會對課程中的數學式更容易理解。

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熱身回顧一下

在上一講中，我們了解了如何使用 SVM 來解 Logistic Regression 的問題，一個是使用 SVM 做轉換的 Probabilistic SVM，一個是使用 SVM Kernel Trick 所啟發的 Kernel Logistic Rregression。這一講我們將繼續介紹如何延伸到解 Regression 的問題。

利用 Representer Theorem 延伸

從數學模型上，我們發現 L2-regularized 線性模型都可以轉換成 Kernel 形式，而 Linear/Ridge Regression 都有公式解，那麼 Kernel Ridge Regession 也可以推導出公式解嗎？

Kernel Ridge Regression 數學式

我們使用 Representer Theorem 將 Kernel 應用至 Ridge Regression 的數學式上，得到以下 Kernel Ridge Regression 數學式。

解 Kernel Ridge Regression 最佳化

接下來我們利用偏微分來計算 Kernel Ridge Regreesion 數學式的最佳化，對 beta 進行偏微分為 0 時即可求得 beta 最佳解。我們可以很簡易的用這個式子做到非線性的 Regression。

Linear 及 Kernel Ridge Regression 的比較

Linear 及 Kernel Ridge Regression 比較起來，當然 Linear 模型較簡易，因此計算效能較好，而 Kernel Ridge Regression 由於可以做非線性轉換，因此有更強的彈性。

Soft-Margin SVM 與 Least-Squares SVM 的比較

當我們使用 Kernel Ridge Regression 做分類時，這就是 Least-Squares SVM，Least-Squares SVM 與 Soft-Margin SVM 比較起來，他們的邊界會很接近，但會有更多的 Support Vector，如此在做預測時會慢一些。Suppport Vector 的數量跟 beta 有關，我們可以讓 beta 變得跟標準的 SVM 一樣稀疏嗎？

Tube Regression 模型

我們重新思考一個新模型 Tube Regression，讓錯誤在一定範圍內為 0，當錯誤超過界線時，我們再以錯誤的點與邊界的距離當作錯誤值。

L2-Regularized Tube Regression

將 Tube Regression 的性質帶入 L2-Regularized，與 SVM 對照一下，目前的 L2-Regularized Tube Regression 並不能微分，雖然可以 Kernel 化，但卻不知有沒有跟 SVM 一樣有稀疏 Support Vector 的性質。

我們將 L2-Regularized Tube Regression 改成跟 SVM 幾乎一樣的形式來求解看看，這就是 Support Vector Regression。

Support Vector Regression Primal 形式

首先我們來推導一下 Support Vector Regression 的 Primal 形式，由於目前的數學式有絕對值，所以我們使用上界的錯誤及下界的錯誤做展開，如下數學式。

帶入 Lagrange Multiplier

如同解 SVM 的對偶問題，我們使用了 Lagrange Multiplier 的技巧，這邊也是一樣，但由於有上界的錯誤及下界的錯誤，我們也需要有上界的 Lagrange Multiplier 及 下界的 Lagrange Multiplier。

如此就可以仿造解 Dual SVM 一樣，去解出最佳解時 SVR 的 KKT Conditions。

比較一下 SVM Dual 及 SVR Dual

SVM Dual 及 SVR Dual 數學式比較如下圖所示，因此如同之前使用 QP Solver 解 SVM Dual，我們可以將 SVR Dual 對應的變數帶入 QP Solver 來解 SVR Dual。

SVR 的稀疏性質

從 SVR 最佳解的條件中，當錯誤值在 tube 範圍內時，我們會訂為 0，然後因為點在 Tube 裡面，所以 y 跟分數的差值是不等於 0 的，依照 complementary slackness，如此 alpha 上界跟 alpha 下界就都是 0，alpha 上界與 alpha 下界相減是 beta，這樣就代表 beta 也是 0。而 Support Vetor 是 beta 不等於 0 的點，所以這就代表 SVR 有稀疏 Support Vetor 的性質。

總結

在這一講中我介紹了 Kernel Ridge Regression 及 Support Vetor Regression，有關 SVM 的相關模型已經都介紹完畢了，之後的課程將介紹如何像雞尾酒那樣結合各種學習模型。

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如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

在上一講中，我們介紹了 Soft Margin SVM，讓 SVM 可以容忍一些小錯以避免 Overfitting，由於強度與容忍度兼具，Soft Margin SVM 比較通用，其實大家平常口中所說的 SVM 就是指 Soft Margin SVM。

前面四講我們都在討論 SVM 這個分類演算法，那我們有可能用 SVM 來做 Logistic Regression 或是 Regression 嗎？在這一講中我們將介紹如何使用 SVM 的方法來做 Logistic Regression。

觀察 SVM 的容錯項

我觀察一下 Soft Margin SVM 的容錯項，我們可以把原本的限制式整合到要最小化的式子裡來看看，如下圖所示，如此就沒有限制式了。

觀察沒有限制式的 SVM 數學式

我們再仔細觀察一下沒有限制式的 SVM 數學式，發現形式跟 L2 regularized Logistic Regression 有點像，只是沒有限制式的 SVM 數學式有個 max 的函數在裡面，這樣的數學式不再是一個 QP 問題了，然後也不是一個可以微分的式子，因此很難最佳化。

觀察 SVM 錯誤衡量 function

我們再仔細觀察一下 SVM 錯誤衡量 function，其實 err_svm 跟 err_0/1 在數線圖上 err_svm 會是 err_0/1 的上界，且邊界也很接近，所以我們可以說 SVM 與 L2-regularized logistic regression 是很接近的。

第一個方法 Two-Level Learning

怎麼讓 SVM 做 Logistic Regression 呢？一個做法是使用 Two-Level Learning，也就是先做 SVM，然後將原來的 X 計算分數（轉換到 SVM 的空間）之後，再對新的 X 以及 Y 做 Logistic Regression 學習 A 與 B。

Probabilistic SVM

這就是 Probabilistic SVM，具體演算法如下，但仔細研究這個算法的背後意涵，這樣的做法並不是讓 Logistic Regression 在 z 空間做最佳解，有其它方法可以讓 Logistic 真正在 z 空間算最佳解嗎？

Kernel Trick 背後的關鍵

我們了解一下 SVM 使用的 Kernel Trick，SVM 其實有在 z 空間算最佳解，只是用了 Kernel Trick 來省下計算時間，然後算出的 w 其實就是某種 z 空間的資料線性組合。SVM 是取 support vector 的線性組合、PLA 是取錯誤資料的線性組合、Logistic Regression 是取梯度下降的線性組合，所以只要 w 是一種 z 空間的線性組合的形式，那就可以使用 Kernel Trick。

Kernel Logistic Regression

我們將原本的 L2-Regularized Logistic Regression 數學式使用 w 是一種 z 空間線性組合的形式帶進去，得到如下圖數學式，而這數學式是可以最佳化的，所以我們可以使用之前的梯度下降法、隨機梯度下降法來求得最佳的 beta。

總結

在這一講中，我們了解了如何使用 SVM 來解 Logistic Regression 的問題，一個是使用 SVM 做轉換的 Probabilistic SVM，一個是使用 SVM Kernel Trick 所啟發的 Kernel Logistic Rregression。下一講我們將繼續介紹如何延伸到解 Regression 的問題。

前言

本系列部落格文章將分享我在 Coursera 上台灣大學林軒田教授所教授的機器學習技法（Machine Learning Techniques）課程整理成的心得，並對照林教授的投影片作說明。若還沒有閱讀過 第 3 講 的碼農們，我建議可以先回頭去讀一下再回來喔！

範例原始碼：FukuML - 簡單易用的機器學習套件

我在分享機器學習基石課程時，也跟著把每個介紹過的機器學習演算法都實作了一遍，原始碼都放在 GitHub 上了，所以大家可以去參考看看每個演算法的實作細節，看完原始碼會對課程中的數學式更容易理解。

如果大家對實作沒有興趣，只想知道怎麼使用機器學習演算法，那 FukuML 絕對會比起其他機器學習套件簡單易用，且方法及變數都會跟林軒田教授的課程類似，有看過課程的話，說不定連文件都不用看就會使用 FukuML 了。不過我還是有寫 Tutorial 啦，之後會不定期更新，讓大家可以容易上手比較重要！

熱身回顧一下

在上一講中，我們介紹了使用 kernel 這樣的方法來處理高維度特徵的轉換，如此我們就能省下在高維度空間進行的運算，也因此無限多維的轉換也能輕易做到，讓 SVM 可能有更強的效果。

截至目前為止所學的 SVM 模型都是 Hard Margin SVM，這樣的 SVM 就是會將資料完美的分好，也因此在越強的學習模型中越可能會有 Overfiting 的情況發生（雖然 fat margin 有避免一些，但可能還是會發生）。所以這一講我們希望能允許 SVM 能容忍一些小錯誤（雜訊），這樣的 SVM 就是 Soft Margin SVM。

Hard-Margin SVM 的缺點

由於 Hard Margin SVM 堅持分好資料，所以在高維 Polynomial 及 Gaussian SVM 的學習模型可能會有 Overfitting 的現象，即使 SVM 的 Fat Margin 性質可以避掉一些，但 Overfitting 還是有可能發生，如下圖。

放棄一些小錯

回想之前學過的 Pocket PLA，我們是否也可以讓 SVM 也可以放棄一些小錯？在這邊我們將 SVM 要最佳化的式子加上了容錯項，在做錯的點上面允許 y_n(W^TZ_n + b) >= 負無限大，也就是說錯了也沒關係，如此最佳化時就能允許錯誤了。其中 C 可以調整 large margin 跟容錯項，C 越大代表容錯越小，C 越小代表容錯越大。

Soft Margin SVM 數學式（1）

整理一下 Soft Margin SVM 的數學式，兩個限制式可以再合起來如下圖。但這個數學式不再是原來的 QP 問題了，而且目前的數學式是無法記錄犯了小錯或是大錯。

所以我們想辦法講原來的數學式轉換成可以記錄犯了多少錯，將犯了多少錯記錄在 xi 裡，如此就將原來的數學式轉換成線性的形式了。

Soft Margin SVM 數學式（2）

xi 記錄的錯誤如下圖所示，表示 xi 違反了 margin 多少量，離 margin 越遠的，xi 值會越大，所以在 Soft-Margin SVM 我們除了最佳化 w, b，也要最佳化 xi。其中 C 可以調整 large margin 跟容錯項，C 越大代表容錯越小，C 越小代表容錯越大，margin 也就越大。

Largrange Dual 解 Soft Margin SVM

我們可以仿造上一講的 Dual 方法解 Soft Margin SVM。由於我們多了 xi 這 N 個變數，所以我們必須多出 N 個 b_n Largrange Multiplier。

簡化 xi 及 b_n

然後對 xi 偏微分，得到在最佳解時 0 = C - a_n - b_n。將最佳解時的條件帶回原式，我們會得到更簡化的式子如下圖所示。

再簡化

我們繼續對數學式簡化，對 b 進行偏微分、對 w 進行偏微分，都可以得到在最佳解時的限制式。

Soft Margin SVM 的標準對偶數學式

經過上述處理之後，Soft Margin SVM 的標準對偶數學式如下圖所示，藍色的部分是跟 Hard Margin 不一樣的地方，這是一個 QP 問題，只要帶入 QP Solver 就可以解出來。

Kernel Soft Margin SVM

仿造上一講介紹的 Kernel 方法，我們可以輕易做到 Kernel Soft Margin SVM，如此就可以進行無限多維轉換，alpah 可以使用 QP 算出來，整個算法幾乎跟 Hard Margin SVM 一摸一樣，只是多了一個上界的條件。現在問題只剩下 b 如何求得？

求得 b

如何求得 b 的方法跟 Hard Margin 一樣都是使用 complementary slackness 的性質。在 alpha 大於 0 的這些點可以用來求得 b。但這個式子還要先求得 xi。xi 則是可以在 alpah < C 的這些點求得，因此 b 就可以求得了。

觀察 Soft Margin Gaussian SVM

我們來觀察一下 Soft Margin Gaussian SVM，其實如果使用不當還是會有 Overfitting 的現象產生。

alpha 的物理意義

我們使用特出的 alpha 來計算出 w 及 b，這些 alpha 隱含著什麼物理意義呢？其中那些 alpha=0 的，就是對於 margin 沒有意義的點。alpha 大於 0 小於 C 的就是在邊界上的點。alpha = C 的，就是代表 xi 有值的點，就代表有違反邊界的點。我們可以利用 alpha 的性質來做一些資料分析。

選擇 Model

我們可以使用 C 及 gamma 來挑整 Soft Gaussian SVM，那怎麼挑選 C 及 gamma 參數呢？

使用 Cross Validation 來選

當然還是可以用之前學過的 cross validation 來挑選。

Leave-One-Out CV Error 與 SVM 的關係

這邊有一個 SVM 的特殊性質，SVM 的 Support Vector 數量除以 dataset 數量會是 Leave-One-Out Cross Validation Error 的上界。（non-SV 的 leave-one-out error 是 0，SV 的 leave-one out error 是 0 或 1，所以整體的 error 就是 #SV/N）

用 #SV 來選擇

了解了上述的性質之後，我們也可以利用這個性質來選擇模型，如果 Cross Validation 會計算很久，我們可以簡單的利用 Support Vector 的數量來選擇模型，理論上可以選到 Leave-One-Out CV Error 的上限。

總結

在這一講我們了解了 Soft-Margin SVM 的演算法，並且了解了各種 Support Vector 所代表的物理意義，Support Vector 跟 Leave-One-Out Cross Validation 之間的關係也可以讓我們用來選擇模型。

Soft-Margin SVM 也是大家一般口中所說的 SVM，一般都使用在分類問題上，之後的課程我們將介紹如何運用 SVM 相關的技巧來解不是二元分類的問題。