机器学习技法作业二题目12-18_林轩田-程序员宅基地

技术标签: 机器学习  Matlab  

说明:

1. 此处是台大林轩田老师主页上的hw6,对应coursera上“机器学习技法”作业二;

2. 本文给出大作业(12-18题)的代码;

3. Matlab代码;

4. 非职业码农,代码质量不高,变量命名也不规范,凑合着看吧,不好意思;

5. 如有问题,欢迎指教,QQ:50834。


题目12-18:分为主程序和两个函数

主程序

clear all;
close all;

data_trn = csvread('hw6_adaboost_train.dat');
data_tst = csvread('hw6_adaboost_test.dat');

xtrn = data_trn(:,1:end-1);
ytrn = data_trn(:,end);
xtst = data_tst(:,1:end-1);
ytst = data_tst(:,end);

[N, k] = size(xtrn);
[Ntst, dummy] = size(xtst);

T = 300;
u(:,1)=1.0/N*ones(size(ytrn));

s=zeros(T,1);
dim=zeros(T,1);
thresh=zeros(T,1);
h=zeros(N,T);
alpha=zeros(T,1);
delta=zeros(T,1);
Ein=zeros(T,1);
e=zeros(T,1);
Gt=zeros(T,1);

hout=zeros(Ntst,T);
Eout=zeros(T,1);
Gtout=zeros(T,1);
for t = 1:T-1,
    [s(t), dim(t), thresh(t)] = hw6_deci_stump(xtrn, ytrn, u(:,t));
    
    h(:,t) = hw6_h(xtrn, s(t), dim(t), thresh(t));
    tmp0 = (h(:,t)~=ytrn);
    tmp1 = u(:,t)'*tmp0;
    Ein(t) = sum(tmp0)/N;
    e(t) = tmp1/sum(u(:,t));
    delta(t) = sqrt((1-e(t))/e(t));
    alpha(t) = log(delta(t));
    ypred = sign(h(:,1:t)*alpha(1:t));
    Gt(t) = sum(ypred~=ytrn)/N;
    
    hout(:,t) = hw6_h(xtst, s(t), dim(t), thresh(t));
    Eout(t) = sum(hout(:,t)~=ytst)/Ntst;
    ypredout = sign(hout(:,1:t)*alpha(1:t));
    Gtout(t) = sum(ypredout ~= ytst)/Ntst;
    
    idxwrong = tmp0>=1e-10;
    idxright = tmp0<1e-10;
    u(idxwrong,t+1) = u(idxwrong,t)*delta(t);
    u(idxright,t+1) = u(idxright,t)/delta(t);
end;

[s(T), dim(T), thresh(T)] = hw6_deci_stump(xtrn, ytrn, u(:,T));
h(:,T) = hw6_h(xtrn, s(T), dim(T), thresh(T));
tmp0 = (h(:,T)~=ytrn);
Ein(T) = sum(tmp0)/N;
e(T) = u(:,T)'*tmp0/sum(u(:,T));
delta(T) = sqrt((1-e(T))/e(T));
alpha(T) = log(delta(T));
ypred = sign(h*alpha);
Gt(T) = sum(ypred~=ytrn)/N;

hout(:,T) = hw6_h(xtst, s(T), dim(T), thresh(T));
Eout(T) = sum(hout(:,T)~=ytst)/Ntst;
ypredout = sign(hout(:,1:T)*alpha(1:T));
Gtout(T) = sum(ypredout ~= ytst)/Ntst;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
t = 1:T;

% Q12:
figure;
plot(t,Ein);
title('Q12: t versus Ein');
xlabel('t');
ylabel('Ein');
fprintf('============================\n');
fprintf('Q12:\n');
fprintf('  Ein(g1) = %6.4f \n  alpha1 = %6.4f\n', Ein(1), alpha(1));

% Q14:
figure;
plot(t,Gt);
title('Q14: t versus Ein(Gt)');
xlabel('t');
ylabel('Ein(Gt)');
fprintf('----------------------------\n');
fprintf('Q14:\n');
fprintf('  Ein(GT) = %6.4f \n', Gt(T));

% Q15:
Ut = sum(u);
fprintf('----------------------------\n');
fprintf('Q15:\n');
fprintf('  U2 = %6.4f \n  UT = %6.4f\n', Ut(2), Ut(T));
figure;
plot(t,Ut);
title('Q15: t versus Ut');
xlabel('t');
ylabel('Ut');

% Q16:
emin = min(e);
fprintf('----------------------------\n');
fprintf('Q16:\n');
fprintf('  minimum e is %6.4f \n', emin);
figure;
plot(t,e);
title('Q16: t versus e');
xlabel('t');
ylabel('e');

% Q17:
figure;
plot(t,Eout);
title('Q17: t versus Eout(gt)');
xlabel('t');
ylabel('Eout(gt)');
fprintf('----------------------------\n');
fprintf('Q17:\n');
fprintf('  Eout(g1) = %6.4f \n', Eout(1));

% Q18:
figure;
plot(t,Gtout);
title('Q18: t versus Eout(Gt)');
xlabel('t');
ylabel('Eout(Gt)');
fprintf('----------------------------\n');
fprintf('Q18:\n');
fprintf('  Eout(GT) = %6.4f \n', Gtout(T));

fprintf('\n');

函数1:

function [s, dim, thresh] = hw6_deci_stump(x, y, u)

[N,k]=size(x);
<pre name="code" class="plain">sumu = sum(u);

ypred = 1;err_pred = sum((y~=ypred).*u);err = min(err_pred, (sumu-err_pred));thresh = sign(err_pred-0.5)*Inf;s = 1;dim = 1;for feat = 1:k, [xsort, idxsort] = sort(x(:,feat)); for rec = 1:N-1, err_pred = (sum((y(idxsort(1:rec))~=-1).*u(idxsort(1:rec)))+... sum((y(idxsort(rec+1:end))~=1).*u(idxsort(rec+1:end)))); err_tmp = min(err_pred, (sumu-err_pred)); if err_tmp < err, err = err_tmp; thresh = (xsort(rec)+xsort(rec+1))/2; s = sign(sumu/2-err_pred); dim = feat; end; end;end;end
 函数2:

function h = hw6_h(x, s, dim, thresh)

[N,dummy] = size(x);
h = zeros(N,1);
idxp = (x(:,dim)-thresh)>=0;
idxm = (x(:,dim)-thresh)<0;

h(idxp) = s;
h(idxm) = -s;

end

结果输出(图像从略):

============================
Q12:
  Ein(g1) = 0.2400 
  alpha1 = 0.5763
----------------------------
Q14:
  Ein(GT) = 0.0000 
----------------------------
Q15:
  U2 = 0.8542 
  UT = 0.0055
----------------------------
Q16:
  minimum e is 0.1787 
----------------------------
Q17:
  Eout(g1) = 0.2900 
----------------------------
Q18:
  Eout(GT) = 0.1320 



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