Tra cứu13 hình

Thư viện hình minh hoạ

Toàn bộ 13 hình của giáo trình. Mười ba hình đều do mã nguồn trong code/nentang/ sinh ra. Mười kết quả là kiểm chứng một đẳng thức chứ không phải mô phỏng; Phụ lục liệt kê đủ kèm sai số đo được của từng kết quả. Xem mã nguồn sinh hình. Bấm vào ảnh để phóng to.

Hình 1 — Hình 1
Ba thành phần của một thuật toán học có giám sát, và năm thuật toán quen thuộc đọc theo ba thành phần ấy.
Chương 1 · Tổng quan về học máy →

Hình 2 — Hình 2
Trái: số điều kiện của $X^\top X$ theo mức tương quan giữa hai cột. Phải: độ lệch chuẩn của hệ số $w_1$ và của dự đoán qua 300 lần sinh lại nhiễu.
Chương 4 · Hồi quy tuyến tính →

Hình 3 — Hình 3
Số vòng lặp để đạt sai số $10^{-8}$ theo số điều kiện $\kappa$ , hai trục thang logarit. Momentum làm số vòng lặp tăng theo $\sqrt\kappa$ thay vì $\kappa$ .
Chương 5 · Gradient descent →

Hình 4 — Hình 4
Sai số của gradient xấp xỉ theo $\varepsilon$ , hai trục thang logarit. Đồ thị có dạng chữ V: nhánh phải là sai số cắt cụt, nhánh trái là sai số làm tròn.
Chương 5 · Gradient descent →

Hình 5 — Hình 5
Bốn hàm mất mát theo lề $m$ . Mất mát 0–1 là thứ ta thực sự muốn giảm; ba hàm còn lại là các hàm thay thế lồi của nó.
Chương 6 · Phân loại tuyến tính →

Hình 6 — Hình 6
Cùng một bộ phân loại trên cùng dữ liệu mất cân bằng. Trái: đường cong ROC. Phải: đường cong precision–recall.
Chương 8 · Đánh giá mô hình phân loại →

Hình 7 — Hình 7
Đường đi của các hệ số theo $\lambda$ . Trái: ridge co các hệ số dần về 0 nhưng không hệ số nào chạm 0. Phải: lasso đưa từng hệ số về đúng 0.
Chương 9 · Overfitting và regularization →

Hình 8 — Hình 8
Cùng một thuật toán gradient descent chạy từ 21 điểm xuất phát. Trái: hàm lồi, mọi lần chạy đều về cùng một điểm. Phải: hàm không lồi, điểm dừng phụ thuộc điểm xuất phát.
Chương 11 · Tập lồi và hàm lồi →

Hình 9 — Hình 9
Trái và giữa: cùng một tập dữ liệu với hai giá trị $C$ ; đường liền là biên quyết định, hai đường đứt là hai mép lề. Phải: SVM với kernel RBF trên dữ liệu hai đường tròn đồng tâm.
Chương 13 · Máy vector hỗ trợ →

Hình 10 — Hình 10
Trái: phương sai giải thích bởi từng thành phần chính và phương sai tích luỹ. Phải: một tập dữ liệu mà thành phần chính thứ nhất vô dụng cho việc phân loại.
Chương 14 · Giảm chiều dữ liệu →

Hình 11 — Hình 11
Cùng thuật toán K-means trên ba dạng dữ liệu. Chỉ dạng thứ nhất được phân cụm đúng.
Chương 15 · Phân cụm K-means →

Hình 12 — Hình 12
Trái: RMSE trên các ô chưa quan sát theo số đánh giá trung bình mỗi người, trục dọc thang logarit; đường chấm là mức sai số của cách đoán mọi ô bằng 0, đường đứt đánh dấu $5k = 20$ đánh giá. Phải: một góc của ma trận đánh giá thật.
Chương 16 · Hệ thống gợi ý →

Hình 13 — Hình 13
Sáu giáo trình của lộ trình và thứ tự đọc đề nghị. Mũi tên chỉ thứ tự ít phải quay lại nhất, không phải thứ tự bắt buộc.
Chương 1 · Tổng quan về học máy →