积分 0, 距离下一级还需 积分

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。
以后有时间再对单个算法做深入地解析。

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

在源数据中随机选取数据，组成几个子集

由 S 随机生成 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树
将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果

当预测目标是概率这样的，值域需要满足大于等于0，小于等于1的，这个时候单纯的线性模型是做不到的，因为在定义域不在某个范围之内时，值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

那么怎么得到这样的模型呢？

这个模型需要满足两个条件 大于等于0，小于等于1
大于等于0 的模型可以选择 绝对值，平方值，这里用 指数函数，一定大于0
小于等于1 用除法，分子是自己，分母是自身加上1，那一定是小于1的了

通过源数据计算可以得到相应的系数了

要将两类分开，想要得到一个超平面，最优的超平面是到两类的 margin 达到最大，margin就是超平面与离它最近一点的距离，如下图，Z2>Z1，所以绿色的超平面比较好

将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1

点到面的距离根据图中的公式计算

所以得到 total margin 的表达式如下，目标是最大化这个 margin，就需要最小化分母，于是变成了一个优化问题

举个栗子，三个点，找到最优的超平面，定义了 weight vector＝（2，3）－（1，1）

得到 weight vector 为（a，2a），将两个点代入方程，代入（2，3）另其值＝1，代入（1，1）另其值＝-1，求解出 a 和 截矩 w0 的值，进而得到超平面的表达式。

举个在 NLP 的应用

给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative

为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词

这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表

原始问题是：给你一句话，它属于哪一类
通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率

给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类

栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢

k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫

想要将一组数据，分为三类，粉色数值大，***数值小
最开心先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值
剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别

分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点

几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了

bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑，会得到一个效果比较好的分类器。

下图，左右两个决策树，单个看是效果不怎么好的，但是把同样的数据投入进去，把两个结果加起来考虑，就会增加可信度

adaboost 的栗子，手写识别中，在画板上可以抓取到很多 features，例如 始点的方向，始点和终点的距离等等

training 的时候，会得到每个 feature 的 weight，例如 2 和 3 的开头部分很像，这个 feature 对分类起到的作用很小，它的权重也就会较小

而这个 alpha 角 就具有很强的识别性，这个 feature 的权重就会较大，最后的预测结果是综合考虑这些 feature 的结果

NN 由若干层神经元，和它们之间的联系组成

input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为 class 1

同样的 input 被传输到不同的节点上，之所以会得到不同的结果是因为各自节点有不同的weights 和 bias

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如 the 后面可以连接的单词，及相应的概率

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

先说一句，如果你读到最后，肯定会翻回到开头这里。

最近，钢铁侠埃隆马斯克带着自己的新女友出现在了公共场合。

是不是觉得画风不太对？马斯克穿着白色西服，非常正式，女朋友格里姆斯则是打扮非常哥特。格里姆斯是位歌手，媒体报道，这两个人是因为一个关于人工智能的笑话才走到一起的。

但是媒体并没有解释这个笑话，一是这个笑话解释起来颇不容易，二是这个笑话很烧脑，以大部分人的智商，可能听不懂这个笑话。

谢熊猫君今天就来尝试给大家解释一下这个笑话。

出于人道主义，我要提醒一下，虽然了解这个笑话是个很长知识的事情，但是你如果真的能够理解这个笑话，你也许笑不出来，甚至可能陷入对人类未来的忧愁。

当然，看到这两个字，你是不会觉得这是个笑话的，那么Rococo Basilisk是什么呢？

而她藏在MV里面的这个梗如此高冷和隐晦，大家都没看懂。直到三年后的2018年，马斯克才意外发现了它。

要看懂这个梗，不仅需要懂艺术史，还要懂人工智能，而这两个技能树基本是不重合的。马斯克恰巧是为数不多两样都懂的人。

Rococo，翻译为洛可可，是一种18世纪产生于法国，流行欧洲的艺术风格。普遍被认为是晚期的巴洛克风格。比如下面这个洛可可风格的建筑：

Basilisk，翻译为巴西利斯克，是欧洲传说里的蛇类之王：

Rococo Basilisk本身是没什么意义的，它之所以是个梗，在于它是对于一个叫作Roko's Basilisk的思想实验的揶揄。

至今为止还是看得懂的吧？下面开始就要烧脑了。

再一次人道主义提醒，看懂了以下内容，你可能会很忧愁。

Roko's Basilisk，是一个叫作Roko的网友，在一个叫作LessWrong的社区上提出来的一个思想实验。这个主张自由思考和公开讨论的社区，对各种思想的容忍度非常高。但是Roko一提出这个思想实验，网站管理员就无比惊恐，把这个思想当做“禁术”，并且对于所有相关内容的讨论进行删帖，斩草除根。

这个思想实验是怎么回事呢？我从浅到深来讲述一下。

假如有一个来自高科技文明的外星人找到你，给你两个盒子。

其中盒子A里面肯定有1000元，盒子B里面可能有100万元，也可能是空的。

• 选项一：同时拿走盒子A和盒子B

相信脑子正常的人都会选择第一种，因为选择第一种能够保证你获得1000元以及盒子B里面的东西。而选项二，没有1000元保底。

不管怎么样，都是选项一更加理性。

假如同样的外星人，同样给你这两个盒子。

同样给了你和上面一样的两个选项；

• 选项一：同时拿走盒子A和盒子B

但是这个外星人，有一台具有超强预测能力的电脑，而这台电脑从来没有预测错误过。这台电脑在一个星期前对你今天是选择选项一还是选项二，进行了预测。

如果电脑的预测结果是选项一，那么外星人一个星期前就不会在盒子B里面放任何东西。

如果电脑的预测结果是选项二，那么外星人一个星期前会在盒子B里面放100万元。

那么，这个时候你会选择选项一还是选项二呢？