tesi

anno3/apprendimento_automatico/preparazione.org

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+* Esposito
+** Tasks: Binary Classification
+I modelli predittivi si occupano di inferire delle informazioni sui
+nuove istanze di problemi in base ai dati gia` consumati
+*** TODO Geometric classification 
+*** Probabilistic classifier
+Stima probabilita` dai dati e fornisce predizioni usando la seguente
+regola:
+- Yₘₐₚ = $arg max_{Y}P(Y|X)$ = $argmax_Y\frac{(P(X|Y)(PY)}{P(X))}$ =
+  $argmax_Y\frac{(P(X|Y)(PY)}{P(Y))}$
+- Yₘₗ = $argmax_YP(X|Y)$ (se priori non importanti)
+*** Features
+Se vogliamo approssimare la funzione coseno e` inutile considerare
+un'approssimazione lineare (y=0).
+Pero` possiamo usare x come sia come splitting feature (due
+approssimazioni diverse se x<0 o x≥0) e come variabile di regression
+(l'approssimazione contiene x)
+Delle volte si puo` mappare il feature space su nuovi spazi (e.g.:
+scatter plot: renderlo al quadrato)
+** Classification
+$\hat{c}$: X → C
+C = {C₁, C₂, ..., Cₖ}
+example: <x, c(x)>
+Learning is constructing $\hat{c}$
+*** TODO Decision Tree
+Vedi decision tree, feature tree, contingency table
+*** Misure
+- Accuracy:  $acc = \frac{1}{|T_e|}\sum I[\hat{c}(x)=c(x)] = P(\hat{c}(x) = c(x))$
+- Error rate: $1-acc = P(\hat{c}(x) \ne c(x))$
+- class ratio, clr: $\frac{Pos}{Neg} = \frac{\sum_{x\in{T_e}}
+  I[c(x)=1]}{\sum_{x\in{T_e}} I[c(x)=0]}$
+- recall, true positive rate: $\frac{TP}{Pos} = P(\hat{c}(x)|c(x))$
+- specificity, true negative rate = $\frac{TP}{Pos} =
+  P(\hat{c}(x)|c(x))$
+- false positive, false negative = 1-tnr, 1-tpr
+- Precision, confidence = $\frac{TP}{TP+FP} = P(c(x)|\hat{c}(x))$
+*** TODO Coverage plot e roc plot
+*** Scoring Classifier
+mapping $\hat{s}: X \to R^k$ dove s e` un vettore s(x) = (s₁(x),
+s₂(x), ..., sₖ(x)). i-th componente = score della classe Cᵢ
+Nello scoring tree, in caso di classificazione binaria, si possono
+usare nelle foglie il logaritmo del ratio fra lo score delle classi.
+**** Margine e Loss f
+Prendiamo la classe true come +1:
+- z(x) = c(x)$\hat{s}(x)$
+Il margine e` il valore assoluto della predizione, positivo se giusta,
+negativo se errata.
+La Loss function L(z(x)): R → [0, ∞); L(0) = 1 e L(z<0)≥1 e
+L(z>0)∈[0,1)
+La loss function e` importante nella fase di learning per cercare la
+soluzione ottimale
+- 0-1 Loss
+- Hinge Loss
+- Logistic Loss
+- Exp Loss
+- Squared Loss
+**** Ranking
+Una funzione di scoring puo` essere trasformata in una di ranking
+ordinando le istanze in base allo score ottenuto.
+Ranking-Error quando $\hat{s}(x)<\hat{s}(x') \wedge s(x') < s(x)$
+- $\frac{\sum_{x\in{T^+_e},x'\in{T^-_e}}{I[\hat{s}(x) < \hat(s)(x')] +
+  I[\hat{s}(x) = \hat(s)(x')]}}{Pos\cdot Neg}$
+- Ranking accuracy: 1 - Rank-Err
+*** Probability Estimator
+Scoring classifier che per ogni classe restituisce la probabilita` che
+l'istanza appartenga a quella classe
+- $\hat{p}: X \to [0,1]^k$
+- $\sum_{i=1}^{k}{\hat{p_i}(x)} = 1$
+- Squared Error: $SE(x) = \frac{1}{2} \Vert \hat{p}(x) - I_{c(x)} \Vert
+  ^2_2 = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{k}(\hat{p}(x) - I[c(x) = C_i])^2$
+- Mean Squared Error: $MSE(T_e) =
+  \frac{1}{|T_e|}\sum_{x\in{T_e}}SE(x)$
+- Empirical Probability: Vettore dato dal numero di istanze sul totale
+  per ogni classe (frequenza)
+Solitamente si applica un coefficente di smoothing per queste
+frequenze
+- Laplace correction: $\dot{p_i}(S) = \frac{n_i+1}{|S|+k}$
+- m-estimate: non uniform smoothing dato da pseudo-counts m e prior
+  probs πᵢ $\dot{p_i}(S) = \frac{n_i+m\cdot\pi_i}{|S|+m}$
+*** TODO Beyond Binary Classification
+Vedi 1-vs-rest, 1-vs-1 e cosi` via
+*** Overfitting, bias-variance
+L'overfitting si evita avendo un numero di parametri ben piu` basso
+dei data points.
+Con un numero basso di parametri si introduce un bias che spesso anche
+con un training elevato non si riesce a risolvere.
+Invece con pochi parametri si introduce una forte dipendenza dal test
+set e quindi molta varianza.
+- $E[(f(x)-\hat{f}(x))^2] = Bias^2(\hat{f}(x)) + Var(\hat{f}(x))$
+  (vedi dimostrazione slides)
+** Descriptive Learning
+Tasks and learning problem coincide. No separate training set, produce
+a descriptive model of the data at hand. Learn a model describing the
+data.
+*** Clustering
+Obbiettivo: trovare gruppi omegenei, trovare una labelling function da
+dati senza label.
+- $\hat{q}: X \to C$ (predictive)
+- $\hat{q}: X \to L$ (descriptive)
+*** Supervised subgroup discovery
+Preso un dataset labelled (xᵢ, l(xᵢ))ⁱ trova:
+- $\hat{g}: D \to {true, false}$
+- G = {x∈D | $\hat{g}$(x) = true}, la cui class distribution e`
+  diversa marcatamente dalla popolazione originale
+*** Association Rules
+Dato un dataset unlabelled D trova:
+- un set di regole {b→h} tale che:
+  + h solitamente e` soddisfatta quando b lo e`
+  + b∪h e` frequente (high support: %n di elementi soddisfano la
+    regola)
+- Il powerset di un insieme di regole frequenti e` frequente a sua
+  volta.
+- Confidenza: support(a∪b)/suport(a)
+** Models
+*** Linear Models
+* Meo

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todo.org

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-* Apprendimento Automatico [2/3]
+* Apprendimento Automatico [2/4]
 - [X] Scrivile per date di esame
 - [X] Richiedi date esame
-- [ ] Slides [0/2]
+- [ ] Slides [0/5]
   - [ ] 002:
     + [ ] Laplace adjustment
     + [ ] Output code decoding
@@ -22,13 +22,13 @@
     + [ ] Sum of squared error
     + [ ] Silhouttes
     + [ ] Rivedi kernelization
-- [ ] Esercizi:
+- [-] Esercizi [1/3]
-  - [ ] es1: perche` min_impurity decrease
+  - [X] es1: perche` min_impurity decrease
   - [ ] chiedi a Galla`, Marco e Naz quali sono tutti gli es
   - [ ] linear models.zip?
 
-* Tesi [8/33]
+* Tesi [9/33]
-- [ ] Rivedere inference rules di Gabriel e aggiustarle con le mie
+- [X] Rivedere inference rules di Gabriel e aggiustarle con le mie
 - [ ] Definisci domain sempre allo stesso modo, con bigcup o |
 - [ ] Scegli se usare [[t_s]\] o D(ts)
 - [X] Definizione di First(x_i): serve?