【COMP337 LEC 5-6】

LEC 5 Perceptron :

Binary Classification Algorithm

8
感应器是 单个神经元的模型
突触连接的强度取决于接受外部刺激的反应

X input

W weights

a = x1*w1+x2*w2....... > / < threshold

Bias

MaxIter is a hyperparameter  超参数 which has to be chosen experimentally
If we make many passes over the training data, then the algorithm is likely to overfit.
If we make few passes might lead to underfitting

意思就是这个值,需要不断地手工修改枚举法,保证即不overfit,也不underfitting

LEC 6 Perceptron :

Geometric Interpretation 几何解释

Hyperplane 超平面

Linear separability

1. When a dataset is linearly separable, there can exist more than one hyperplanes that separates the dataset into positive/negative groups.
当线性分离的时候,存在多个hyperplanes
not unique

2. 所以当不是线性分离的时候,就不会存在hyperplane

Take the average over all weight vectors during the training  (Averaged Perceptron algorithm)

Multiclass Classification

Multiclass classifiers
k-NN
Naive Bayes
Binary classifiers
Perceptron
Logistic regression

How to turn a binary classifier to a multiclass classifier?

Given binary classification algorithm A we want to design a meta-algorithm that use A to make k-class predictions.

两种方法:

One-vs.-one approach

There might be ambiguity if some classes got the same number of votes (if the binary classifier A can produce a confidence score, it can be used to break ties)

One-vs.-rest approach

Drawbacks

1. the scale of the confidence scores may differ between the binary classifiers

2. the binary classifiers are trained on unbalanced datasets: usually the set ofnegative objects will be much larger than the set of positive objects

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