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机器学习面试-其他重要算法

2019-05-21 07:53 288 查看

● 问题：HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是？

参考回答：

EM算法

解析：期望最大化（Expectation-Maximum,EM）算法

● 问题：Bootstrap方法是什么？

参考回答：

从一个数据集中有放回的抽取N次，每次抽M个。

解析：Bagging算法基于bootstrap。面试时结合Bagging算法讲述会更好。

● 问题：如何防止过拟合？

参考回答：

1.早停法；2.l1和l2正则化；3.神经网络的dropout；4.决策树剪枝；5.SVM的松弛变量；6.集成学习

解析：能够达到模型权重减小，模型简单的效果

● EM算法推导，jensen不等式确定的下界

参考回答：

给定的训练样本是，样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下：

第一步是对极大似然取对数，第二步是对每个样例的每个可能类别z求联合分布概率和。但是直接求一般比较困难，因为有隐藏变量z存在，但是一般确定了z后，求解就容易了。

EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。竟然不能直接最大化，我们可以不断地建立的下界（E步），然后优化下界（M步）。这句话比较抽象，看下面的。

对于每一个样例i，让表示该样例隐含变量z的某种分布，满足的条件是。（如果z是连续性的，那么是概率密度函数，需要将求和符号换做积分符号）。比如要将班上学生聚类，假设隐藏变量z是身高，那么就是连续的高斯分布。如果按照隐藏变量是男女，那么就是伯努利分布了。

可以由前面阐述的内容得到下面的公式：

（1）到（2）比较直接，就是分子分母同乘以一个相等的函数。（2）到（3）利用了Jensen不等式，考虑到是凹函数（二阶导数小于0），而且

就是的期望（回想期望公式中的Lazy Statistician规则）

设Y是随机变量X的函数（g是连续函数），那么

（1） X是离散型随机变量，它的分布律为，k=1,2,…。若绝对收敛，则有

（2） X是连续型随机变量，它的概率密度为，若绝对收敛，则有

对应于上述问题，Y是，X是，是，g是到的映射。这样解释了式子（2）中的期望，再根据凹函数时的Jensen不等式：

可以得到（3）。

这个过程可以看作是对求了下界。对于的选择，有多种可能，那种更好的？假设已经给定，那么的值就决定于和了。我们可以通过调整这两个概率使下界不断上升，以逼近的真实值，那么什么时候算是调整好了呢？当不等式变成等式时，说明我们调整后的概率能够等价于了。按照这个思路，我们要找到等式成立的条件。根据Jensen不等式，要想让等式成立，需要让随机变量变成常数值，这里得到：

c为常数，不依赖于。对此式子做进一步推导，我们知道，那么也就有，（多个等式分子分母相加不变，这个认为每个样例的两个概率比值都是c），那么有下式：

至此，我们推出了在固定其他参数后，的计算公式就是后验概率，解决了如何选择的问题。这一步就是E步，建立的下界。接下来的M步，就是在给定后，调整，去极大化的下界（在固定后，下界还可以调整的更大）。那么一般的EM算法的步骤如下：

循环重复直到收敛{

（E步）对于每一个i，计算

（M步）计算

那么究竟怎么确保EM收敛？假定和是EM第t次和t+1次迭代后的结果。如果我们证明了，也就是说极大似然估计单调增加，那么最终我们会到达最大似然估计的最大值。下面来证明，选定后，我们得到E步

这一步保证了在给定时，Jensen不等式中的等式成立，也就是

然后进行M步，固定，并将视作变量，对上面的求导后，得到，这样经过一些推导会有以下式子成立：

解释第（4）步，得到时，只是最大化，也就是的下界，而没有使等式成立，等式成立只有是在固定，并按E步得到时才能成立。

况且根据我们前面得到的下式，对于所有的和都成立

第（5）步利用了M步的定义，M步就是将调整到，使得下界最大化。因此（5）成立，（6）是之前的等式结果。这样就证明了会单调增加。一种收敛方法是不再变化，还有一种就是变化幅度很小。

再次解释一下（4）、（5）、（6）。首先（4）对所有的参数都满足，而其等式成立条件只是在固定，并调整好Q时成立，而第（4）步只是固定Q，调整，不能保证等式一定成立。（4）到（5）就是M步的定义，（5）到（6）是前面E步所保证等式成立条件。也就是说E步会将下界拉到与一个特定值（这里）一样的高度，而此时发现下界仍然可以上升，因此经过M步后，下界又被拉升，但达不到与另外一个特定值一样的高度，之后E步又将下界拉到与这个特定值一样的高度，重复下去，直到最大值。