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        AI講座:ML的分類方法

        2021-02-10 06:24:44高煥堂
        電子產(chǎn)品世界 2021年6期
        關(guān)鍵詞:目標(biāo)值預(yù)測值類別

        從上一期的內(nèi)容里[1],您已經(jīng)觀察到了ML具有很好的能力,可以探索出足夠好的W和B,進(jìn)而求出足夠趨近于目標(biāo)的預(yù)測值。于是,ML就能夠幫助人類對各種事物(的數(shù)據(jù))進(jìn)行“分門別類”了,這就簡稱為:分類(Classification)?,F(xiàn)在就來說明機(jī)器(計(jì)算機(jī))是如何學(xué)習(xí)分類的。

        1 給予目標(biāo)值:以二元分類為例

        首先,由人指引機(jī)器(ML)來學(xué)習(xí)分類。也就是,人給予目標(biāo)值,而ML則探索出足夠好的W和B,進(jìn)而求出足夠趨近于目標(biāo)的預(yù)測值。上述目標(biāo)值又通稱為類別標(biāo)簽(Class Label)。在人們心中,先對事物進(jìn)行分類,并給各類別貼上卷標(biāo)(即目標(biāo)值),以指引(監(jiān)督)ML逐步學(xué)習(xí)分類。所以,又稱為監(jiān)督式學(xué)習(xí)(Supervised Learning)。

        例如,下圖的數(shù)據(jù)表示:有6瓶水,其溫度分別為X=[0,1,4,5,-5,-6]。此時(shí),人們將它們區(qū)分為兩個(gè)類別(Class):“水”與“冰”。而且人又設(shè)定了兩個(gè)目標(biāo)值:1代表“水”,且0代表“冰”。如下圖所示。

        這時(shí)人們就可要求ML幫忙尋找出W和B,且希望能夠?qū)=[0, 1, 4, 5, -5, -6]很準(zhǔn)確地對應(yīng)到目標(biāo)Z=[1,1,1,1,0,0]。上一期曾經(jīng)說明,ML并沒辦法直接計(jì)算出能夠滿足這個(gè)目標(biāo)的W和B值。但是它會逐步修正W和B,以盡量滿足上述X=[0,1,4,5,-5,-6]與目標(biāo)Z=[1,1,1,1,0,0]的對應(yīng)關(guān)系(即規(guī)律)。所以,在這個(gè)范例里,Z空間里有兩個(gè)目標(biāo)(Target)點(diǎn)。

        在這個(gè)范例里,人們將事物區(qū)分為兩個(gè)類別,所以設(shè)定兩個(gè)目標(biāo)值:1代表“水”,且0代表“冰”。這通稱為二元分類(Binary Classification)。

        2 ML逐步探索與學(xué)習(xí)

        接下來ML就逐步尋找其中的對應(yīng)規(guī)律,并利用W和B來表達(dá)和記住它。在這一過程中,每走1步就會衡量一次,計(jì)算出現(xiàn)在與目標(biāo)值的誤差。然后會修正W和B來縮小與目標(biāo)值的誤差。每一次計(jì)算誤差,并進(jìn)行修正W和B,這稱為一個(gè)回合。

        請您按下“學(xué)習(xí)分類(30回合)”按鈕,ML會尋找30回合,輸出如下。

        ML找到了W和B值。然后將W和B值代入X*W + B = Y和Sigmoid(Y)= Z兩個(gè)公式,計(jì)算出Z值。例如,將X=[-6]經(jīng)X*W+B=Y和Sigmoid(Y)= Z計(jì)算出來的值是Z=[0.1],它與目標(biāo)值X=[0]還有很大誤差。如下圖。

        接著,將X空間的6個(gè)點(diǎn)(代表6瓶水)都計(jì)算出其預(yù)測值,并呈現(xiàn)于Z空間里,如下圖。

        可以看出,這些預(yù)測值與其目標(biāo)值都還有相當(dāng)?shù)木嚯x(誤差)。沒關(guān)系,繼續(xù)努力修正改進(jìn),力求止于至善?,F(xiàn)在就來(從頭)尋找300回合看看能不能讓預(yù)測值更趨近于目標(biāo)值。

        請您按下“學(xué)習(xí)分類(300回合)”按鈕,ML會尋找300回合,并且輸出如下。

        ML尋找出新的W和B,將W和B值代入X*W + B = Y和Sigmoid(Y)= Z兩個(gè)公式,計(jì)算出Z值。于是,計(jì)算出新的預(yù)測值X=[0.6,0.8,1,1,0,0]。也就是將X空間的6個(gè)點(diǎn)(代表6瓶水)都計(jì)算出其預(yù)測值,并呈現(xiàn)于Z空間,如下圖。

        可以看出,這些預(yù)測值與其目標(biāo)值已經(jīng)更接近了,但是還是有一些誤差。沒關(guān)系,繼續(xù)努力修正改進(jìn),力求止于至善?,F(xiàn)在就來(從頭)尋找3000回合看看能不能讓預(yù)測值更趨近于目標(biāo)值。

        請您按下“學(xué)習(xí)分類(3000回合)”按鈕,ML會尋找3000回合,并且輸出如下。

        這次找到了W=0.11,B=1.77,將W和B值代入X*W + B = Y和Sigmoid(Y)= Z兩個(gè)公式,計(jì)算出Z值。于是,計(jì)算出新的預(yù)測值X=[0.9,0.9,1,1,0,0]。

        可以看出,經(jīng)兩個(gè)公式計(jì)算,得出的預(yù)測值已經(jīng)足夠接近目標(biāo)值了。于是,我們就可以輸入X值,然后經(jīng)X*W + B = Y和Sigmoid(Y)= Z兩個(gè)公式,計(jì)算出預(yù)測值,以判斷它歸屬于哪一個(gè)類別。

        例如,針對X=[0,1,4,5]代表的4瓶水,觀察ML計(jì)算出來的預(yù)測值是Z=[0.9,0.9,1,1],都非常近于目標(biāo)值(1),所以就預(yù)測它屬于“水”類。如下圖所示。

        又如,針對X=[-6,-5]代表的2瓶水,觀察ML計(jì)算出來的預(yù)測值是Z=[0,0],非常近于目標(biāo)值(0),所以就預(yù)測它屬于“冰”類。如下圖所示。

        以上說明了ML如何逐步尋找出足夠好的W和B,并依據(jù)W和B將X空間的數(shù)據(jù)(以點(diǎn)表示)對應(yīng)到Z空間,而得到預(yù)測值。然后就可以觀察其預(yù)測值靠近哪個(gè)目標(biāo)值,來判斷(或預(yù)測)它屬于哪個(gè)類別。

        3 測試

        ML已經(jīng)逐步尋找出足夠好的W(值為1.11)和B(值為1.77),并記住了W和B值,也就是記住了X空間與Z空間的對應(yīng)關(guān)系?,F(xiàn)在,就用一些測試數(shù)據(jù)來驗(yàn)證W&B是否真的足夠好?例如,拿來另外3瓶水,其溫度分別是:-8.5、7.2和2。并輸入到Excel表格中,如下圖。

        請您按下“預(yù)測”按鈕,ML經(jīng)X*W + B = Y和Sigmoid(Y)= Z兩個(gè)公式,計(jì)算出Z預(yù)測值,且輸出如下。

        此時(shí),針對X=[-8.5]所代表的水瓶,ML計(jì)算出來的預(yù)測值是Z=[0],所以就預(yù)測它屬于“冰”類。針對X=[7.2,2]所代表的兩瓶水,其ML計(jì)算出來的預(yù)測值是Z=[1,0.98],都非常接近目標(biāo)值(1),所以就預(yù)測它屬于“水”類。于是,可以看出,這個(gè)ML已經(jīng)學(xué)會如何分類了。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 高煥堂.ML的迭代學(xué)習(xí)過程[J].電子產(chǎn)品世界,2021(5):33-35.

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