半监督学习（三）——混合模型

Semi-Supervised Learning

半监督学习（三）

方法介绍

Mixture Models & EM

无标签数据告诉我们所有类的实例混和在一起是如何分布的，如果我们知道每个类中的样本是如何分布的，我们就能把混合模型分解成独立的类，这就是mixture models背后的机制。今天，小编就带你学习半监督学习的混合模型方法。

混合模型 监督学习

　　首先，我们来学习概率模型的概念，先来看一个例子：

• Example 1. Gaussian Mixture Model with Two Components

  训练数据来自两个一维的高斯分布，如下图展示了真实的分布以及一些训练样本，其中只有两个有标签数据，分别标记为正负。

  

  假如我们知道数据来自两个高斯分布，但是不知道参数（均值，方差，先验概率等），我们可以利用数据（有标签和无标签）对两个分布的参数进行估计。注意这个例子中，带标签的两个样本实际上带有误导性，因为它们都位于真实分布均值的右侧，而无标签数据可以帮助我们定义两个高斯分布的均值。参数估计就是选择能 最大限度提高模型生成此类训练数据概率 的参数。

  更规范化地解释：要预测样本x的标签y，我们希望预测值能最大化条件概率p(y|x)，由条件概率的定义，可知对于所有可能的标签y，，且，如果我们想要最小化分类错误率，那么我们的目标函数就是，当然了，如果不同类型的误分类导致的损失不同（如，将良性肿瘤错误分类为恶性），那么上述的最小化期望误差可能不是最佳策略，我们将在下文中讨论最小化损失函数的内容。那么如何计算p(y|x)呢？一种方法就是使用生成模型（采用Bayes规则）：其中，P(x|y)：类条件概率；p(y)：先验概率；P(x,y) = p(y)p(x|y) ：联合分布。多元高斯分布常作为连续型随机变量的生成模型，它的类条件概率的形式如下：和分别表示均值向量和协方差矩阵。以一个图像分类任务为例，x是一张图片的像素向量，每一种类别的图像都用高斯分布建模，那么整体的生成模型就叫做高斯混合模型（GMM）。

• 多项式分布也常作为生成模型，他的形式如下：

  

  是一个概率向量。以一个文本分类的任务为例，x是一个文档的词向量，每一种类型的文档都用多项式分布来建模，那么整体的生成模型就叫做多项式混合模型。

  作为另一种生成模型的例子，隐马尔可夫模型（HMM）通常用来建模序列，序列中的每个实例都是从隐藏状态生成的，隐藏状态可以是高斯分布，也可以是多项式分布，而且HMMs 指定状态之间的转移概率来生成序列，学习HMMs模型包括估计条件概率分布的参数和转移概率。

  　　现在，我们知道如何根据p(x|y)和p(y)来做分类，问题仍然是如何从训练集中学习到这些分布。类条件概率p(x|y)由模型参数决定，比如高斯分布的均值和协方差矩阵，对于p(y)，如果由C个类，那么需要估计C-1个参数：p(y=1),...,p(y=C-1)，因为p(y=C)=1- (p(y=1)+...+p(y=C-1))。用θ表示我们要估计的参数集合，一个最常用的准则是最大似然估计

  （MLE），给定训练集D，

  （我们常常使用对数似然，因为log函数是单调的，它与使用原函数有相同的最优解，但是更容易处理）。

  在监督学习中，训练集为

  ，我们重写一些对数似然函数

  现在我们来定义在监督学习中如何使用MLE（参数估计）建模高斯混合模型（以2分类高斯混合模型为例）：

  首先定义我们的约束优化问题：

  接着我们引入拉格朗日乘子：

  其中，分别是类先验，高斯分布的均值和协方差矩阵。我们计算所有参数的偏导，然后设每个偏导函数为0，得到MLE的闭式解：

  （显然，β拉格朗日乘数的作用是对类先验概率执行规范化约束） 以及

  从上面的式子中可以发现β=l，最后我们发现，类先验概率就是每个类样本占总样本的比例。我们接下来解决类均值的问题，我们仍对均值向量求偏导，通常让v代表一个向量，A是一个合适大小的方阵，有所以我们可以得到  我们发现每个类的均值就是类中样本的均值。最后，用MLE求协方差矩阵，也是一个类中样本的协方差。

　　Mixture models for semi-supervised classification

　　阅读完第一节，相信你们已经对混合模型及其参数估计有了理解，现在我们进入正题，如何将混合模型运用到半监督学习上去。

　　因为训练集中包含有标签和无标签数据

　　　　那么可以将似然函数定义为如下形式：

　　P(x|θ)叫做边缘概率，

　　它代表的是我们知道这些未标记样本的存在，但是不知道它们属于哪个类。半监督的需要同时适用标签数据和无标签数据。我们把未观察到的标签叫做隐变量，不　　幸的是，这些隐变量会导致log似然函数非凸而难以优化。但是，很多优化方法可以找到局部最优的θ，最有名的就是EM（expectation maximization）算法。

　　OPTIMIZATION WITH THE EM ALGORITHM

　　　　是隐藏标签的分布，可以认为是根据当前的模型参数为无标签数据预测的“软标签”。可以证明的是，EM每一轮迭代提高了log似然函数，但是EM只能求局部最优解（θ可能不是全局最优）。EM收敛的局部最优解依赖于θ的初始值，常用的初始值是有标签样本的MLE。注意，EM算法需要针对特定的生成模型，以GMM为例。

• EM for GMM

  

  其中，E-step相当于给每个样例计算一个标签概率向量，M-step更新模型参数，算法会在log似然函数收敛的时候停止，混合高斯模型的log似然函数是：

  

  有的同学会发现，EM算法和我们之前提到过的self-training相似，EM算法可以看作self-training的特殊形式，其中当前的分类器θ将利用所有有标签数据给无标签数据打上标签，但是每个分类器的权重是，然后这些增强的无标签数据被用来更新分类器。

• The Assumptions of Mixture Models

  混合模型提供了半监督学习的框架，事实上，如果使用正确的生成模型，这种框架的效果是很好的，所以我们有必要在这里提以下模型假设：

  Mixture Model Assumption：数据来自混合模型且模型个数，先验概率p(y)和条件概率p(x|y)是正确的。

  然而，这一假设很难成立，因为有标签数据很少，很多时候我们都是根据领域知识去选择生成模型，但是模型一旦选错了，半监督学习会使模型表现变差，在这种场景下，最好只使用在有标签数据上进行监督学习。

• Cluster-than-Label Method

  我们已经用EM算法来给无标签数据打标签，其实无监督聚类算法同样可以从无标签数据中定义出类：

  

  第一步，聚类算法A是无监督的，第二步，我们利用每个聚类中的有标签数据学习一个分类器，然后使用这个预测器对这个聚类中的无标签数据进行预测。

  举一个使用层次聚类的Cluster-than-Label实例：

  我们首先用层次聚类（距离方程用欧式距离，聚类之间的距离用single linkage决定）

  下图展示了数据的原始分布（两个类），以及最终的标签预测结果，在这个例子中，由于两个有标签实例恰好是正确的，我们正确分类了所有的数据。

  

  其实使用single linkage方法在这里非常重要（真实的聚类又细又长），如果使用complete linkage 聚类，聚类结果会偏向球形，结果会像这样：

上面的实验并不是想说明complete linkage 不如 single linkage，而是为了强调假设对半监督学习的重要性。

总结：

这篇文章混合模型和EM算法在半监督学习上的应用，随后也介绍了一种非概率的，先聚类后标记的方法，它们背后都隐含这相同的思想：无标签数据可以帮助定义输入空间的聚类，下一篇文章中，我们会介绍另一种半监督学习方法 co-training，敬请期待~

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