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<title>文本分类.md</title><style type='text/css'>html, body {overflow-x: initial !important;}html { font-size: 14px; }
body { margin: 0px; padding: 0px; height: auto; bottom: 0px; top: 0px; left: 0px; right: 0px; font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; font-size: 1rem; line-height: 1.42857; color: rgb(51, 51, 51); overflow-x: hidden; background-color: rgb(255, 255, 255); }
a:active, a:hover { outline: 0px; }
.in-text-selection, ::selection { text-shadow: none; background: rgb(181, 214, 252); }
#write { margin: 0px auto; height: auto; width: inherit; word-break: normal; word-wrap: break-word; position: relative; padding-bottom: 70px; white-space: pre-wrap; }
body.typora-export { padding-left: 30px; padding-right: 30px; }
@media screen and (max-width: 500px) {
body.typora-export { padding-left: 0px; padding-right: 0px; }
.CodeMirror-sizer { margin-left: 0px !important; }
.CodeMirror-gutters { display: none !important; }
}
.typora-export #write { margin: 0px auto; }
#write > p:first-child, #write > ul:first-child, #write > ol:first-child, #write > pre:first-child, #write > blockquote:first-child, #write > div:first-child, #write > table:first-child { margin-top: 30px; }
img { max-width: 100%; }
input, button, select, textarea { color: inherit; font-style: inherit; font-variant: inherit; font-weight: inherit; font-stretch: inherit; font-size: inherit; line-height: inherit; font-family: inherit; }
input[type="checkbox"], input[type="radio"] { line-height: normal; padding: 0px; }
::before, ::after, * { box-sizing: border-box; }
#write p, #write h1, #write h2, #write h3, #write h4, #write h5, #write h6, #write div, #write pre { width: inherit; }
#write p, #write h1, #write h2, #write h3, #write h4, #write h5, #write h6 { position: relative; }
h1 { font-size: 2rem; }
h2 { font-size: 1.8rem; }
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h5 { font-size: 1.2rem; }
h6 { font-size: 1rem; }
p { -webkit-margin-before: 1rem; -webkit-margin-after: 1rem; -webkit-margin-start: 0px; -webkit-margin-end: 0px; }
.mathjax-block { margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; -webkit-margin-before: 0rem; -webkit-margin-after: 0rem; }
.hidden { display: none; }
.md-blockmeta { color: rgb(204, 204, 204); font-weight: bold; font-style: italic; }
a { cursor: pointer; }
#write input[type="checkbox"] { cursor: pointer; width: inherit; height: inherit; margin: 4px 0px 0px; }
tr { break-inside: avoid; break-after: auto; }
thead { display: table-header-group; }
table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0px; width: 100%; overflow: auto; break-inside: auto; text-align: left; }
table.md-table td { min-width: 80px; }
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div.hr:focus { cursor: none; }
pre { white-space: pre-wrap; }
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li div { padding-top: 0px; }
blockquote { margin: 1rem 0px; }
li p, li .mathjax-block { margin: 0.5rem 0px; }
li { margin: 0px; position: relative; }
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p { orphans: 4; }
html.blink-to-pdf { font-size: 13px; }
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p > .md-image:only-child { display: inline-block; width: 100%; text-align: center; }
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[contenteditable="true"]:active, [contenteditable="true"]:focus { outline: none; box-shadow: none; }
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@font-face { font-family: "Open Sans"; font-style: normal; font-weight: normal; src: local("Open Sans Regular"), url("./github/400.woff") format("woff"); }
@font-face { font-family: "Open Sans"; font-style: italic; font-weight: normal; src: local("Open Sans Italic"), url("./github/400i.woff") format("woff"); }
@font-face { font-family: "Open Sans"; font-style: normal; font-weight: bold; src: local("Open Sans Bold"), url("./github/700.woff") format("woff"); }
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html { font-size: 16px; }
body { font-family: "Open Sans", "Clear Sans", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgb(51, 51, 51); line-height: 1.6; }
#write { max-width: 860px; margin: 0px auto; padding: 20px 30px 100px; }
#write > ul:first-child, #write > ol:first-child { margin-top: 30px; }
body > :first-child { margin-top: 0px !important; }
body > :last-child { margin-bottom: 0px !important; }
a { color: rgb(65, 131, 196); }
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h1:hover a.anchor, h2:hover a.anchor, h3:hover a.anchor, h4:hover a.anchor, h5:hover a.anchor, h6:hover a.anchor { text-decoration: none; }
h1 tt, h1 code { font-size: inherit; }
h2 tt, h2 code { font-size: inherit; }
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h1 { padding-bottom: 0.3em; font-size: 2.25em; line-height: 1.2; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid; border-bottom-color: rgb(238, 238, 238); }
h2 { padding-bottom: 0.3em; font-size: 1.75em; line-height: 1.225; border-bottom-width: 1px; border-bottom-style: solid; border-bottom-color: rgb(238, 238, 238); }
h3 { font-size: 1.5em; line-height: 1.43; }
h4 { font-size: 1.25em; }
h5 { font-size: 1em; }
h6 { font-size: 1em; color: rgb(119, 119, 119); }
p, blockquote, ul, ol, dl, table { margin: 0.8em 0px; }
li > ol, li > ul { margin: 0px; }
hr { height: 4px; padding: 0px; margin: 16px 0px; border-width: 0px 0px 1px; border-style: none none solid; overflow: hidden; box-sizing: content-box; border-bottom-color: rgb(221, 221, 221); background-color: rgb(231, 231, 231); }
body > h2:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }
body > h1:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }
body > h1:first-child + h2 { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }
body > h3:first-child, body > h4:first-child, body > h5:first-child, body > h6:first-child { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }
a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 { margin-top: 0px; padding-top: 0px; }
h1 p, h2 p, h3 p, h4 p, h5 p, h6 p { margin-top: 0px; }
li p.first { display: inline-block; }
ul, ol { padding-left: 30px; }
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blockquote blockquote { padding-right: 0px; }
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table tr { border-top-width: 1px; border-top-style: solid; border-top-color: rgb(204, 204, 204); margin: 0px; padding: 0px; background-color: white; }
table tr:nth-child(2n) { background-color: rgb(248, 248, 248); }
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table tr td { border: 1px solid rgb(204, 204, 204); text-align: left; margin: 0px; padding: 6px 13px; }
table tr th:first-child, table tr td:first-child { margin-top: 0px; }
table tr th:last-child, table tr td:last-child { margin-bottom: 0px; }
.CodeMirror-gutters { border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); }
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.md-image > .md-meta { border: 1px solid rgb(221, 221, 221); border-radius: 3px; font-family: Consolas, "Liberation Mono", Courier, monospace; padding: 2px 4px 0px; font-size: 0.9em; color: inherit; background-color: rgb(248, 248, 248); }
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<div id='write' class = 'is-node'><h2><a name='header-c1' class='md-header-anchor '></a>文本分类</h2><p>教师:<a href='http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu'>邱锡鹏</a> 微博:<a href='http://weibo.com/xpqiu'>@邱锡鹏</a></p><p>助教:施展、龚经经</p><p>复旦大学 计算机学院 大数据学院</p><h3><a name='header-c6' class='md-header-anchor '></a>1 文本分类任务简介</h3><p> 在有监督学习中,需要提供一组有类别标记的样本用来学习模型以及检验模型的好 坏。这组样本集合就称为数据集。数据集用 <span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-16-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="1.98ex" height="1.994ex" viewBox="0 -755.9 852.5 858.4" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.238ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E16-MJMATHI-58" d="M42 0H40Q26 0 26 11Q26 15 29 27Q33 41 36 43T55 46Q141 49 190 98Q200 108 306 224T411 342Q302 620 297 625Q288 636 234 637H206Q200 643 200 645T202 664Q206 677 212 683H226Q260 681 347 681Q380 681 408 681T453 682T473 682Q490 682 490 671Q490 670 488 658Q484 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class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-17-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="26.277ex" height="2.811ex" viewBox="0 -906.7 11313.8 1210.2" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E17-MJMATHI-58" d="M42 0H40Q26 0 26 11Q26 15 29 27Q33 41 36 43T55 46Q141 49 190 98Q200 108 306 224T411 342Q302 620 297 625Q288 636 234 637H206Q200 643 200 645T202 664Q206 677 212 683H226Q260 681 347 681Q380 681 408 681T453 682T473 682Q490 682 490 671Q490 670 488 658Q484 643 481 640T465 637Q434 634 411 620L488 426L541 485Q646 598 646 610Q646 628 622 635Q617 635 609 637Q594 637 594 648Q594 650 596 664Q600 677 606 683H618Q619 683 643 683T697 681T738 680Q828 680 837 683H845Q852 676 852 672Q850 647 840 637H824Q790 636 763 628T722 611T698 593L687 584Q687 585 592 480L505 384Q505 383 536 304T601 142T638 56Q648 47 699 46Q734 46 734 37Q734 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display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="1.96ex" height="2.811ex" viewBox="0 -906.7 844 1210.2" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E21-MJMATHI-79" d="M21 287Q21 301 36 335T84 406T158 442Q199 442 224 419T250 355Q248 336 247 334Q247 331 231 288T198 191T182 105Q182 62 196 45T238 27Q261 27 281 38T312 61T339 94Q339 95 344 114T358 173T377 247Q415 397 419 404Q432 431 462 431Q475 431 483 424T494 412T496 403Q496 390 447 193T391 -23Q363 -106 294 -155T156 -205Q111 -205 77 -183T43 -117Q43 -95 50 -80T69 -58T89 -48T106 -45Q150 -45 150 -87Q150 -107 138 -122T115 -142T102 -147L99 -148Q101 -153 118 -160T152 -167H160Q177 -167 186 -165Q219 -156 247 -127T290 -65T313 -9T321 21L315 17Q309 13 296 6T270 -6Q250 -11 231 -11Q185 -11 150 11T104 82Q103 89 103 113Q103 170 138 262T173 379Q173 380 173 381Q173 390 173 393T169 400T158 404H154Q131 404 112 385T82 344T65 302T57 280Q55 278 41 278H27Q21 284 21 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x^i = (w_1...w_t...w_T)\\y^i=(p_1...p_t...p_T)
</script></div><p>使用机器学习方法-即找到这样一个映射f, 使得<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-22-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="8.996ex" height="2.811ex" viewBox="0 -906.7 3873.3 1210.2" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E22-MJMATHI-78" d="M52 289Q59 331 106 386T222 442Q257 442 286 424T329 379Q371 442 430 442Q467 442 494 420T522 361Q522 332 508 314T481 292T458 288Q439 288 427 299T415 328Q415 374 465 391Q454 404 425 404Q412 404 406 402Q368 386 350 336Q290 115 290 78Q290 50 306 38T341 26Q378 26 414 59T463 140Q466 150 469 151T485 153H489Q504 153 504 145Q504 144 502 134Q486 77 440 33T333 -11Q263 -11 227 52Q186 -10 133 -10H127Q78 -10 57 16T35 71Q35 103 54 123T99 143Q142 143 142 101Q142 81 130 66T107 46T94 41L91 40Q91 39 97 36T113 29T132 26Q168 26 194 71Q203 87 217 139T245 247T261 313Q266 340 266 352Q266 380 251 392T217 404Q177 404 142 372T93 290Q91 281 88 280T72 278H58Q52 284 52 289Z"></path><path stroke-width="1" id="E22-MJMATHI-69" d="M184 600Q184 624 203 642T247 661Q265 661 277 649T290 619Q290 596 270 577T226 557Q211 557 198 567T184 600ZM21 287Q21 295 30 318T54 369T98 420T158 442Q197 442 223 419T250 357Q250 340 236 301T196 196T154 83Q149 61 149 51Q149 26 166 26Q175 26 185 29T208 43T235 78T260 137Q263 149 265 151T282 153Q302 153 302 143Q302 135 293 112T268 61T223 11T161 -11Q129 -11 102 10T74 74Q74 91 79 106T122 220Q160 321 166 341T173 380Q173 404 156 404H154Q124 404 99 371T61 287Q60 286 59 284T58 281T56 279T53 278T49 278T41 278H27Q21 284 21 287Z"></path><path stroke-width="1" id="E22-MJMAIN-2212" d="M84 237T84 250T98 270H679Q694 262 694 250T679 230H98Q84 237 84 250Z"></path><path stroke-width="1" id="E22-MJMAIN-3E" d="M84 520Q84 528 88 533T96 539L99 540Q106 540 253 471T544 334L687 265Q694 260 694 250T687 235Q685 233 395 96L107 -40H101Q83 -38 83 -20Q83 -19 83 -17Q82 -10 98 -1Q117 9 248 71Q326 108 378 132L626 250L378 368Q90 504 86 509Q84 513 84 520Z"></path><path stroke-width="1" id="E22-MJMATHI-79" d="M21 287Q21 301 36 335T84 406T158 442Q199 442 224 419T250 355Q248 336 247 334Q247 331 231 288T198 191T182 105Q182 62 196 45T238 27Q261 27 281 38T312 61T339 94Q339 95 344 114T358 173T377 247Q415 397 419 404Q432 431 462 431Q475 431 483 424T494 412T496 403Q496 390 447 193T391 -23Q363 -106 294 -155T156 -205Q111 -205 77 -183T43 -117Q43 -95 50 -80T69 -58T89 -48T106 -45Q150 -45 150 -87Q150 -107 138 -122T115 -142T102 -147L99 -148Q101 -153 118 -160T152 -167H160Q177 -167 186 -165Q219 -156 247 -127T290 -65T313 -9T321 21L315 17Q309 13 296 6T270 -6Q250 -11 231 -11Q185 -11 150 11T104 82Q103 89 103 113Q103 170 138 262T173 379Q173 380 173 381Q173 390 173 393T169 400T158 404H154Q131 404 112 385T82 344T65 302T57 280Q55 278 41 278H27Q21 284 21 287Z"></path></defs><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMATHI-78" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMATHI-69" x="809" y="513"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMAIN-2212" x="916" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMAIN-3E" x="1973" y="0"></use><g transform="translate(3029,0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMATHI-79" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E22-MJMATHI-69" x="706" y="513"></use></g></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-22">x^{i}->y^{i}</script> </p><h3><a name='header-c14' class='md-header-anchor '></a>2 向量化</h3><p> 在机器学习算法中,样本实例一般是以连续变量或离散变量的形式存在的(也称为 特征),而在自然语言处理中一般都是文字形式。因此,在进行学习模型之前,需要进行 特征提取,将样本的原始表示转换为特征向量。</p><p> 在机器学习中,为了更好地表示样本的属性,一般将样本表示成代数形式,称为样 本的特征,我们用<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-23-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="4.524ex" height="2.577ex" viewBox="0 -806.1 1948 1109.7" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E23-MJMATHI-3D5" d="M409 688Q413 694 421 694H429H442Q448 688 448 686Q448 679 418 563Q411 535 404 504T392 458L388 442Q388 441 397 441T429 435T477 418Q521 397 550 357T579 260T548 151T471 65T374 11T279 -10H275L251 -105Q245 -128 238 -160Q230 -192 227 -198T215 -205H209Q189 -205 189 -198Q189 -193 211 -103L234 -11Q234 -10 226 -10Q221 -10 206 -8T161 6T107 36T62 89T43 171Q43 231 76 284T157 370T254 422T342 441Q347 441 348 445L378 567Q409 686 409 688ZM122 150Q122 116 134 91T167 53T203 35T237 27H244L337 404Q333 404 326 403T297 395T255 379T211 350T170 304Q152 276 137 237Q122 191 122 150ZM500 282Q500 320 484 347T444 385T405 400T381 404H378L332 217L284 29Q284 27 285 27Q293 27 317 33T357 47Q400 66 431 100T475 170T494 234T500 282Z"></path><path stroke-width="1" id="E23-MJMAIN-28" d="M94 250Q94 319 104 381T127 488T164 576T202 643T244 695T277 729T302 750H315H319Q333 750 333 741Q333 738 316 720T275 667T226 581T184 443T167 250T184 58T225 -81T274 -167T316 -220T333 -241Q333 -250 318 -250H315H302L274 -226Q180 -141 137 -14T94 250Z"></path><path stroke-width="1" id="E23-MJMATHI-78" d="M52 289Q59 331 106 386T222 442Q257 442 286 424T329 379Q371 442 430 442Q467 442 494 420T522 361Q522 332 508 314T481 292T458 288Q439 288 427 299T415 328Q415 374 465 391Q454 404 425 404Q412 404 406 402Q368 386 350 336Q290 115 290 78Q290 50 306 38T341 26Q378 26 414 59T463 140Q466 150 469 151T485 153H489Q504 153 504 145Q504 144 502 134Q486 77 440 33T333 -11Q263 -11 227 52Q186 -10 133 -10H127Q78 -10 57 16T35 71Q35 103 54 123T99 143Q142 143 142 101Q142 81 130 66T107 46T94 41L91 40Q91 39 97 36T113 29T132 26Q168 26 194 71Q203 87 217 139T245 247T261 313Q266 340 266 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class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-24-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="13.878ex" height="2.577ex" viewBox="0 -806.1 5975.4 1109.7" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E24-MJMATHI-3D5" d="M409 688Q413 694 421 694H429H442Q448 688 448 686Q448 679 418 563Q411 535 404 504T392 458L388 442Q388 441 397 441T429 435T477 418Q521 397 550 357T579 260T548 151T471 65T374 11T279 -10H275L251 -105Q245 -128 238 -160Q230 -192 227 -198T215 -205H209Q189 -205 189 -198Q189 -193 211 -103L234 -11Q234 -10 226 -10Q221 -10 206 -8T161 6T107 36T62 89T43 171Q43 231 76 284T157 370T254 422T342 441Q347 441 348 445L378 567Q409 686 409 688ZM122 150Q122 116 134 91T167 53T203 35T237 27H244L337 404Q333 404 326 403T297 395T255 379T211 350T170 304Q152 276 137 237Q122 191 122 150ZM500 282Q500 320 484 347T444 385T405 400T381 404H378L332 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\phi(x) = \left(
\begin{array} {ccc} \phi_1(x) \\ \phi_2 (x) \\.\\.\\ \phi_m(x)
\end{array}
\right)
</script></div><p> 自然语言处理中,数据都是以字符形式存在的。样本的原始表示一般是字符串序 列。为了便于使用机器学习方法,首先要把样本表示为向量形式。下面我们介绍几种常 用的特征表示方法。自然语言处理的,在构造了样本和样本集合之后,为了和后面的机 器学习算法相结合,我们将样本x 转变成向量φ(x)。在将字符表示转换成向量表示的过 程中需要很多中间步骤,我们把这些中间步骤都成为数据处理,并且尽可能的模块化。</p><h4><a name='header-c22' class='md-header-anchor '></a>2.1 词袋模型</h4><p> 一种简单的方法是简单假设文本(如一个句子或一个文档)是由字、词组成的无序 多重集合,不考虑语法甚至词序。这就是在自然语言处理和信息检索中常用的词袋模型,词袋模型可以看成一种以词为基本单位的向量空间模型(Vector Space Model, VSM)。具体可见本课程chap3的slide</p><h4><a name='header-c25' class='md-header-anchor '></a>2.2 N 元特征</h4><p> 词袋模型在需要深层分析的场合就会显得太过简化了。例如在语义分析里,“你打了 我”和“我打了你”,意思是相反的,但用词袋模型表示后,这两句话是向量表示的等价 的,这显然是不合理的。</p><p> N 元特征(N-gram 特征),顾名思义,就是由 N 个字或词组成的字符串,单元可以 是字或词。这里N是大于等于1的任意整数。如果N 为2,就叫做二元特征,如果N为 3,就叫做三元特征以此类推。</p><p> N 元特征可以看出是对词袋模型的一种改进方法。与 N 元特征相关的概念是 N 元语法模型。以中文句子“机器学习算法”为例,以字为基本单位的二元特征集合为:{机器,器 学,学习,习算,算法}。集合中每一项都是由二个相邻的字组成的的子串,长度为 2。这 些子串可以是有意义的词(例如:“学习”、“算法”),也可以是无任何意义的字符串(例 如:“器学”,“习算”)。但是这些无意义的子串也有可能在分类中起到很关键的作用。一 个长度为L的句子,可以提取出L − 1个二元特征。</p><p> 有了 N 元特征集合,就可以利用词袋模型将文本表示为向量形式。随着 N 的增加, 可以抽取的特征就会越多,特征空间也会呈指数增加。这些高阶的特征出现的频率也会相对较低,对分类不但没有太多帮助,还会直接影响着后续处理的效率与复杂度。因此在一般的文本分类任务中,N 取 3 就足够了,并且同时也使用一元和二元特征,防止出现过拟合。</p><h3><a name='header-c34' class='md-header-anchor '></a>3 文本分类</h3><p> 经过特征抽取后,一个样本可以表示为 k 维特征空间中的一个点。为了对这个特征 空间中的点进行区分,就需要寻找一些超平面来将这个特征空间分为一些互不重叠的子 区域,使得不同类别的点分布在不同的子区域中,这些超平面就成为判别界面。</p><p> 为了定义这些用来进行空间分割的超平面,就需要引入判别函数的概念。假设变量 z ∈ Rm为特征空间中的点,这个超平面由所有满足函数f(z) = 0的点组成。这里的f(z) 就称为判别函数。</p><p> 有了判别函数,分类就变得很简单,就是看一个样本在特征空间中位于哪个区域, 从而确定这个样本的类别。 判别函数的形式多种多样,在自然语言处理中,最为常用的判别函数为线性函数。</p><h4><a name='header-c41' class='md-header-anchor '></a>3.1 二分类问题</h4><div contenteditable="false" class="mathjax-block md-end-block" id="mathjax-c42" cid="c42" mdtype="math_block"><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG_Display" style="text-align: center;"><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-3-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="34.463ex" height="2.928ex" viewBox="0 -956.9 14838.3 1260.5" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E3-MJMATHI-79" d="M21 287Q21 301 36 335T84 406T158 442Q199 442 224 419T250 355Q248 336 247 334Q247 331 231 288T198 191T182 105Q182 62 196 45T238 27Q261 27 281 38T312 61T339 94Q339 95 344 114T358 173T377 247Q415 397 419 404Q432 431 462 431Q475 431 483 424T494 412T496 403Q496 390 447 193T391 -23Q363 -106 294 -155T156 -205Q111 -205 77 -183T43 -117Q43 -95 50 -80T69 -58T89 -48T106 -45Q150 -45 150 -87Q150 -107 138 -122T115 -142T102 -147L99 -148Q101 -153 118 -160T152 -167H160Q177 -167 186 -165Q219 -156 247 -127T290 -65T313 -9T321 21L315 17Q309 13 296 6T270 -6Q250 -11 231 -11Q185 -11 150 11T104 82Q103 89 103 113Q103 170 138 262T173 379Q173 380 173 381Q173 390 173 393T169 400T158 404H154Q131 404 112 385T82 344T65 302T57 280Q55 278 41 278H27Q21 284 21 287Z"></path><path stroke-width="1" id="E3-MJMAIN-5E" d="M112 560L249 694L257 686Q387 562 387 560L361 531Q359 532 303 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\hat y =sign((f(z))) = sign(\theta^Tz+\theta_0)
</script></div><p>sign为符号函数,取判别函数f(z)的正负号,为方便,简写判别函数为</p><div contenteditable="false" class="mathjax-block md-end-block" id="mathjax-c44" cid="c44" mdtype="math_block"><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG_Display" style="text-align: center;"><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-4-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="43.787ex" height="7.13ex" viewBox="0 -1811.3 18852.5 3069.8" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -2.923ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E4-MJMATHI-66" d="M118 -162Q120 -162 124 -164T135 -167T147 -168Q160 -168 171 -155T187 -126Q197 -99 221 27T267 267T289 382V385H242Q195 385 192 387Q188 390 188 397L195 425Q197 430 203 430T250 431Q298 431 298 432Q298 434 307 482T319 540Q356 705 465 705Q502 703 526 683T550 630Q550 594 529 578T487 561Q443 561 443 603Q443 622 454 636T478 657L487 662Q471 668 457 668Q445 668 434 658T419 630Q412 601 403 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</script></div><p>其中<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-25-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="6.396ex" height="2.344ex" viewBox="0 -755.9 2754 1009.2" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.588ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E25-MJMATHI-7A" d="M347 338Q337 338 294 349T231 360Q211 360 197 356T174 346T162 335T155 324L153 320Q150 317 138 317Q117 317 117 325Q117 330 120 339Q133 378 163 406T229 440Q241 442 246 442Q271 442 291 425T329 392T367 375Q389 375 411 408T434 441Q435 442 449 442H462Q468 436 468 434Q468 430 463 420T449 399T432 377T418 358L411 349Q368 298 275 214T160 106L148 94L163 93Q185 93 227 82T290 71Q328 71 360 90T402 140Q406 149 409 151T424 153Q443 153 443 143Q443 138 442 134Q425 72 376 31T278 -11Q252 -11 232 6T193 40T155 57Q111 57 76 -3Q70 -11 59 -11H54H41Q35 -5 35 -2Q35 13 93 84Q132 129 225 214T340 322Q352 338 347 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\end{array}
\right)
</script></div><p>后面的分类器描述中,我们都采用简化的表示方法,并直接用 <span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-27-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="3.213ex" height="2.461ex" viewBox="0 -806.1 1383.2 1059.4" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.588ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E27-MJMATHI-3B8" d="M35 200Q35 302 74 415T180 610T319 704Q320 704 327 704T339 705Q393 701 423 656Q462 596 462 495Q462 380 417 261T302 66T168 -10H161Q125 -10 99 10T60 63T41 130T35 200ZM383 566Q383 668 330 668Q294 668 260 623T204 521T170 421T157 371Q206 370 254 370L351 371Q352 372 359 404T375 484T383 566ZM113 132Q113 26 166 26Q181 26 198 36T239 74T287 161T335 307L340 324H145Q145 321 136 286T120 208T113 132Z"></path><path stroke-width="1" id="E27-MJMAIN-2C" d="M78 35T78 60T94 103T137 121Q165 121 187 96T210 8Q210 -27 201 -60T180 -117T154 -158T130 -185T117 -194Q113 -194 104 -185T95 -172Q95 -168 106 -156T131 -126T157 -76T173 -3V9L172 8Q170 7 167 6T161 3T152 1T140 0Q113 0 96 17Z"></path><path stroke-width="1" id="E27-MJMATHI-7A" d="M347 338Q337 338 294 349T231 360Q211 360 197 356T174 346T162 335T155 324L153 320Q150 317 138 317Q117 317 117 325Q117 330 120 339Q133 378 163 406T229 440Q241 442 246 442Q271 442 291 425T329 392T367 375Q389 375 411 408T434 441Q435 442 449 442H462Q468 436 468 434Q468 430 463 420T449 399T432 377T418 358L411 349Q368 298 275 214T160 106L148 94L163 93Q185 93 227 82T290 71Q328 71 360 90T402 140Q406 149 409 151T424 153Q443 153 443 143Q443 138 442 134Q425 72 376 31T278 -11Q252 -11 232 6T193 40T155 57Q111 57 76 -3Q70 -11 59 -11H54H41Q35 -5 35 -2Q35 13 93 84Q132 129 225 214T340 322Q352 338 347 338Z"></path></defs><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E27-MJMATHI-3B8" x="0" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E27-MJMAIN-2C" x="469" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E27-MJMATHI-7A" x="914" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-27">θ , z</script> 来表示增广权重向量和增广特征向量</p><h4><a name='header-c52' class='md-header-anchor '></a>3.2 多分类问题</h4><p> 对于 C 类分类问题,需要定义 C 个判别函数。但是这种表示一般适用于类别 y 为离散变量的情况。在自然语言处理的很 多学习任务,类别 y 可以是更复杂的结构,比如多标签、层次化以及结构化等形式。为了更好的描述这些情况,可采用如下形式:</p><div contenteditable="false" class="mathjax-block md-end-block" id="mathjax-c54" cid="c54" mdtype="math_block"><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG_Display" style="text-align: center;"><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-7-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="51.607ex" height="4.679ex" viewBox="0 -906.7 22219.7 2014.4" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -2.573ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E7-MJMATHI-79" d="M21 287Q21 301 36 335T84 406T158 442Q199 442 224 419T250 355Q248 336 247 334Q247 331 231 288T198 191T182 105Q182 62 196 45T238 27Q261 27 281 38T312 61T339 94Q339 95 344 114T358 173T377 247Q415 397 419 404Q432 431 462 431Q475 431 483 424T494 412T496 403Q496 390 447 193T391 -23Q363 -106 294 -155T156 -205Q111 -205 77 -183T43 -117Q43 -95 50 -80T69 -58T89 -48T106 -45Q150 -45 150 -87Q150 -107 138 -122T115 -142T102 -147L99 -148Q101 -153 118 -160T152 -167H160Q177 -167 186 -165Q219 -156 247 -127T290 -65T313 -9T321 21L315 17Q309 13 296 6T270 -6Q250 -11 231 -11Q185 -11 150 11T104 82Q103 89 103 113Q103 170 138 262T173 379Q173 380 173 381Q173 390 173 393T169 400T158 404H154Q131 404 112 385T82 344T65 302T57 280Q55 278 41 278H27Q21 284 21 287Z"></path><path stroke-width="1" id="E7-MJMAIN-5E" d="M112 560L249 694L257 686Q387 562 387 560L361 531Q359 532 303 581L250 627L195 580Q182 569 169 557T148 538L140 532Q138 530 125 546L112 560Z"></path><path stroke-width="1" id="E7-MJMAIN-3D" d="M56 347Q56 360 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\hat y = \mathop{argmax}_yf(\phi(x,y),\theta) \hspace{5cm} 式3.2
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397 550 357T579 260T548 151T471 65T374 11T279 -10H275L251 -105Q245 -128 238 -160Q230 -192 227 -198T215 -205H209Q189 -205 189 -198Q189 -193 211 -103L234 -11Q234 -10 226 -10Q221 -10 206 -8T161 6T107 36T62 89T43 171Q43 231 76 284T157 370T254 422T342 441Q347 441 348 445L378 567Q409 686 409 688ZM122 150Q122 116 134 91T167 53T203 35T237 27H244L337 404Q333 404 326 403T297 395T255 379T211 350T170 304Q152 276 137 237Q122 191 122 150ZM500 282Q500 320 484 347T444 385T405 400T381 404H378L332 217L284 29Q284 27 285 27Q293 27 317 33T357 47Q400 66 431 100T475 170T494 234T500 282Z"></path><path stroke-width="1" id="E34-MJMAIN-2C" d="M78 35T78 60T94 103T137 121Q165 121 187 96T210 8Q210 -27 201 -60T180 -117T154 -158T130 -185T117 -194Q113 -194 104 -185T95 -172Q95 -168 106 -156T131 -126T157 -76T173 -3V9L172 8Q170 7 167 6T161 3T152 1T140 0Q113 0 96 17Z"></path><path stroke-width="1" id="E34-MJMATHI-3B8" d="M35 200Q35 302 74 415T180 610T319 704Q320 704 327 704T339 705Q393 701 423 656Q462 596 462 495Q462 380 417 261T302 66T168 -10H161Q125 -10 99 10T60 63T41 130T35 200ZM383 566Q383 668 330 668Q294 668 260 623T204 521T170 421T157 371Q206 370 254 370L351 371Q352 372 359 404T375 484T383 566ZM113 132Q113 26 166 26Q181 26 198 36T239 74T287 161T335 307L340 324H145Q145 321 136 286T120 208T113 132Z"></path><path stroke-width="1" id="E34-MJMAIN-29" d="M60 749L64 750Q69 750 74 750H86L114 726Q208 641 251 514T294 250Q294 182 284 119T261 12T224 -76T186 -143T145 -194T113 -227T90 -246Q87 -249 86 -250H74Q66 -250 63 -250T58 -247T55 -238Q56 -237 66 -225Q221 -64 221 250T66 725Q56 737 55 738Q55 746 60 749Z"></path></defs><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMATHI-66" x="0" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMAIN-28" x="550" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMATHI-3D5" x="940" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMAIN-2C" x="1536" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMATHI-3B8" x="1981" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E34-MJMAIN-29" x="2451" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-34">f(\phi,\theta)</script>为模型,一般在文本分类中为线性模型(由于我们可以构建足够复杂的特征表示,在高维空间中总是线性可分的),argmax 为解码过程,即寻求y解的过程,对于分类问题,看得分取高分即可。机器学习要学的参数是<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-35-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="1.09ex" height="2.11ex" viewBox="0 -806.1 469.5 908.7" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.238ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E35-MJMATHI-3B8" d="M35 200Q35 302 74 415T180 610T319 704Q320 704 327 704T339 705Q393 701 423 656Q462 596 462 495Q462 380 417 261T302 66T168 -10H161Q125 -10 99 10T60 63T41 130T35 200ZM383 566Q383 668 330 668Q294 668 260 623T204 521T170 421T157 371Q206 370 254 370L351 371Q352 372 359 404T375 484T383 566ZM113 132Q113 26 166 26Q181 26 198 36T239 74T287 161T335 307L340 324H145Q145 321 136 286T120 208T113 132Z"></path></defs><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E35-MJMATHI-3B8" x="0" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-35">\theta</script>。</p><h3><a name='header-c79' class='md-header-anchor '></a>4 词性标注</h3><p><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-36-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="1.155ex" height="1.877ex" viewBox="0 -504.6 497.5 808.1" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E36-MJMATHI-79" d="M21 287Q21 301 36 335T84 406T158 442Q199 442 224 419T250 355Q248 336 247 334Q247 331 231 288T198 191T182 105Q182 62 196 45T238 27Q261 27 281 38T312 61T339 94Q339 95 344 114T358 173T377 247Q415 397 419 404Q432 431 462 431Q475 431 483 424T494 412T496 403Q496 390 447 193T391 -23Q363 -106 294 -155T156 -205Q111 -205 77 -183T43 -117Q43 -95 50 -80T69 -58T89 -48T106 -45Q150 -45 150 -87Q150 -107 138 -122T115 -142T102 -147L99 -148Q101 -153 118 -160T152 -167H160Q177 -167 186 -165Q219 -156 247 -127T290 -65T313 -9T321 21L315 17Q309 13 296 6T270 -6Q250 -11 231 -11Q185 -11 150 11T104 82Q103 89 103 113Q103 170 138 262T173 379Q173 380 173 381Q173 390 173 393T169 400T158 404H154Q131 404 112 385T82 344T65 302T57 280Q55 278 41 278H27Q21 284 21 287Z"></path></defs><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E36-MJMATHI-79" x="0" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-36">y</script>的输出值可能不仅仅是分类值,可能也是一个序列值,如词性标注问题-输入一个序列,输出也是一个序列:</p><p>X:(S) I give you a book (E) </p><p>y: P V P D N</p><p>其中P为代词,V为动词,D为冠词,N为名词,(S)为开始符,(E)为结束符</p><ol><li>初级处理方法:</li></ol><p>如(I, P),(give, V),(you,P),(a,D),(book,N) 构建一个多分类器</p><ol><li>进阶处理方法:</li></ol><p>由于一个词的词性与其上下文相关,可以构建大小为n<strong>窗口</strong>,如n为1</p><p>可以增加以下:</p><p>((S) I give, N), (give you a, P)...</p><p>通过构建一个特征更多的多分类器。</p><p><strong>但是仍然存在一个问题:相近词的词性约束缺失。</strong></p><ol><li>CRF(条件随机场):</li></ol><div contenteditable="false" class="mathjax-block md-end-block" id="mathjax-c112" cid="c112" mdtype="math_block"><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG_Display" style="text-align: center;"><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-13-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="46.218ex" height="7.13ex" viewBox="0 -1811.3 19899.5 3069.8" role="img" focusable="false" 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\phi(x,y) = \sum_{i=1}^{L}\theta^T_i\phi(\vec{x},y_i)+\sum_{i=2}^{L}\theta_i^T\phi^{*}(\vec{x},y_{i-1},y_i)
</script></div><p>L为序列化输出y的长度。</p><p> <img src='CRF.png' alt='' /></p><p>其中<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-37-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="6.714ex" height="2.577ex" viewBox="0 -806.1 2890.7 1109.7" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E37-MJMATHI-3D5" d="M409 688Q413 694 421 694H429H442Q448 688 448 686Q448 679 418 563Q411 535 404 504T392 458L388 442Q388 441 397 441T429 435T477 418Q521 397 550 357T579 260T548 151T471 65T374 11T279 -10H275L251 -105Q245 -128 238 -160Q230 -192 227 -198T215 -205H209Q189 -205 189 -198Q189 -193 211 -103L234 -11Q234 -10 226 -10Q221 -10 206 -8T161 6T107 36T62 89T43 171Q43 231 76 284T157 370T254 422T342 441Q347 441 348 445L378 567Q409 686 409 688ZM122 150Q122 116 134 91T167 53T203 35T237 27H244L337 404Q333 404 326 403T297 395T255 379T211 350T170 304Q152 276 137 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\right.
</script></div><h3><a name='header-c123' class='md-header-anchor '></a>5 感知器训练</h3><h4><a name='header-c124' class='md-header-anchor '></a>5.1训练算法</h4><p>输入:训练集: <span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-39-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="20.113ex" height="2.577ex" viewBox="0 -806.1 8659.8 1109.7" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.705ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E39-MJMAIN-28" d="M94 250Q94 319 104 381T127 488T164 576T202 643T244 695T277 729T302 750H315H319Q333 750 333 741Q333 738 316 720T275 667T226 581T184 443T167 250T184 58T225 -81T274 -167T316 -220T333 -241Q333 -250 318 -250H315H302L274 -226Q180 -141 137 -14T94 250Z"></path><path stroke-width="1" id="E39-MJMATHI-78" d="M52 289Q59 331 106 386T222 442Q257 442 286 424T329 379Q371 442 430 442Q467 442 494 420T522 361Q522 332 508 314T481 292T458 288Q439 288 427 299T415 328Q415 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xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E52-MJMATHI-65" x="0" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E52-MJMATHI-6E" x="466" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E52-MJMATHI-64" x="1067" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-52">end</script></p><p><span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-53-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="10.452ex" height="2.461ex" viewBox="0 -806.1 4500.2 1059.4" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.588ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E53-MJMATHI-72" d="M21 287Q22 290 23 295T28 317T38 348T53 381T73 411T99 433T132 442Q161 442 183 430T214 408T225 388Q227 382 228 382T236 389Q284 441 347 441H350Q398 441 422 400Q430 381 430 363Q430 333 417 315T391 292T366 288Q346 288 334 299T322 328Q322 376 378 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transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-72" x="0" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-65" x="451" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-74" x="918" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-75" x="1279" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-72" x="1852" y="0"></use><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-6E" x="2303" y="0"></use><g transform="translate(3154,0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-3B8" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMATHI-54" x="663" y="-213"></use></g><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E53-MJMAIN-3B" x="4221" y="0"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-53">return\ θ_T ;</script></p><p>算法要点:</p><ol><li>单个样本进行学习</li><li>被动学习,只有预测值和实际值不同时才更新</li><li>每次一轮迭代前进行shuffle</li><li>early-stop避免过拟合,将集合分成训练集,开发集和测试集。</li></ol><h4><a name='header-c168' class='md-header-anchor '></a>5.2 感知器收敛性</h4><h5><a name='header-c169' class='md-header-anchor '></a>5.2.1 定义</h5><p>多类线性可分: 对于训练集<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-61-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="14.834ex" height="2.811ex" viewBox="0 -856.4 6387 1210.2" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.822ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E61-MJMATHI-44" d="M287 628Q287 635 230 637Q207 637 200 638T193 647Q193 655 197 667T204 682Q206 683 403 683Q570 682 590 682T630 676Q702 659 752 597T803 431Q803 275 696 151T444 3L430 1L236 0H125H72Q48 0 41 2T33 11Q33 13 36 25Q40 41 44 43T67 46Q94 46 127 49Q141 52 146 61Q149 65 218 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xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMAIN-2C" x="1306" y="0"></use><g transform="translate(1751,0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMATHI-79" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMATHI-69" x="693" y="-213"></use></g><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMAIN-29" x="2586" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMATHI-6E" x="4208" y="675"></use><g transform="translate(2975,-287)"><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMATHI-69" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMAIN-3D" x="345" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E61-MJMAIN-31" x="1124" 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xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E58-MJMATHI-52" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E58-MJMATHI-6D" x="1074" y="513"></use></g></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-58">⟨θ^∗, φ(x_i, y_i)⟩ − ⟨θ^∗, φ(x_i, y)⟩ > γ, y \ne y_i (φ(x_i, y_i) ∈ R^m</script> 为样本<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-59-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="2.129ex" height="1.76ex" viewBox="0 -504.6 916.8 757.9" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.588ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E59-MJMATHI-78" d="M52 289Q59 331 106 386T222 442Q257 442 286 424T329 379Q371 442 430 442Q467 442 494 420T522 361Q522 332 508 314T481 292T458 288Q439 288 427 299T415 328Q415 374 465 391Q454 404 425 404Q412 404 406 402Q368 386 350 336Q290 115 290 78Q290 50 306 38T341 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stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><use xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E59-MJMATHI-78" x="0" y="0"></use><use transform="scale(0.707)" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="#E59-MJMATHI-69" x="809" y="-213"></use></g></svg></span><script type="math/tex" id="MathJax-Element-59">x_i </script>的增 广特征向量),那么训练集<span class="MathJax_Preview"></span><span class="MathJax_SVG" id="MathJax-Element-60-Frame" tabindex="-1" style="font-size: 100%; display: inline-block;"><svg xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="1.924ex" height="1.994ex" viewBox="0 -755.9 828.5 858.4" role="img" focusable="false" style="vertical-align: -0.238ex;"><defs><path stroke-width="1" id="E60-MJMATHI-44" d="M287 628Q287 635 230 637Q207 637 200 638T193 647Q193 655 197 667T204 682Q206 683 403 683Q570 682 590 682T630 676Q702 659 752 597T803 431Q803 275 696 151T444 3L430 1L236 0H125H72Q48 0 41 2T33 11Q33 13 36 25Q40 41 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