学习方法:使用样例(或称样本,训练集)来合成计算机程序的过程称为学习方法[22]。
监督学习:学习过程中使用的样例是由输入/输出对给出时,称为监督学习[22]。最典型的监督学习例子就是文本分类问题,训练集是一些已经明确分好了类别文档组成,文档就是输入,对应的类别就是输出。
非监督学习:学习过程中使用的样例不包含输入/输出对,学习的任务是理解数据产生的过程 [22]。典型的非监督学习例子是聚类,类别的数量,名称,事先全都没有确定,由计算机自己观察样例来总结得出。
TSR(Term Space Reduction):特征空间的压缩,即降维,也可以叫做特征提取。包括特征选择和特征抽取两大类方法。
分类状态得分(CSV,Categorization Status Value):用于描述将文档归于某个类别下有多大的可信度。
准确率(Precision):在所有被判断为正确的文档中,有多大比例是确实正确的。
召回率(Recall):在所有确实正确的文档中,有多大比例被我们判为正确。
假设:计算机对训练集背后的真实模型(真实的分类规则)的猜测称为假设。可以把真实的分类规则想像为一个目标函数,我们的假设则是另一个函数,假设函数在所有的训练数据上都得出与真实函数相同(或足够接近)的结果。
泛化性:一个假设能够正确分类训练集之外数据(即新的,未知的数据)的能力称为该假设的泛化性[22]。
一致假设:一个假设能够对所有训练数据正确分类,则称这个假设是一致的[22]。
过拟合:为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合[22]。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别!
超平面(Hyper Plane):n维空间中的线性函数唯一确定了一个超平面。一些较直观的例子,在二维空间中,一条直线就是一个超平面;在三维空间中,一个平面就是一个超平面。
线性可分和不可分:如果存在一个超平面能够正确分类训练数据,并且这个程序保证收敛,这种情况称为线形可分。如果这样的超平面不存在,则称数据是线性不可分的[22]。
正样本和负样本:对某个类别来说,属于这个类别的样本文档称为正样本;不属于这个类别的文档称为负样本。
规划:对于目标函数,等式或不等式约束都是线性函数的问题称为线性规划问题。对于目标函数是二次的,而约束都是线性函数的最优化问题称为二次规划问题[22]。
对偶问题:
给定一个带约束的优化问题
目标函数:min f(x)
约束条件:C(x) ≥0
可以通过拉格朗日乘子构造拉格朗日函数
L(x,λ)=f(x)- λTC(x)
令g(λ)= f(x)- λTC(x)
则原问题可以转化为
目标函数:max g(λ)
约束条件:λ≥0
这个新的优化问题就称为原问题的对偶问题(两个问题在取得最优解时达到的条件相同)。
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