[機器學習入門] 李宏毅機器學習筆記-25（Sturctured Linear Model；結(jié)構(gòu)化預測-線性模型）
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Structured Linear Model
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Problem 1
$\phi_1(x,y)$$\phi_2(x,y)$ $\phi_3(x,y)$ 代表一個value. 也就是說 x惶岭，y在具有特征一時的強度是$\phi_1(x,y)$示损，同理特征二渗磅、特征三。 將這組值检访，乘上從training data中得到的weight w1.w2始鱼，w3.
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加入F（x，y）寫成這樣子脆贵，那么problem3就不是問題了医清。
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每一個維度都是一個feature，
那么這些feature該怎么尋找呢卖氨？
train 一個CNN会烙，把image丟進CNN中负懦，output一個vector就可以很好地代表里面的東西，所以可以用deep learning來抽feature柏腻。
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example：summarization
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example：Retrieval
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Problem 2
Inference: How to solve the “arg max” problem
窮舉所有的y纸厉，尋找max，但我們先假裝這個問題已經(jīng)被解決了五嫂。
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然后就有了第三個問題颗品，希望找到一個F(x，y)
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舉個例子來說
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紅色的只有一個沃缘，是正確的躯枢，而藍色的有千千萬萬個。
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我們希望找到一個W槐臀，做到上面的每一個點通通與w做inner product闺金，使所有紅星得到的值大于藍星的值，所有紅點得到的值峰档，大于藍點的值。
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Solution of Problem 3
并不像想象中的那么難寨昙。
Algorithm
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example
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得到一個新的w
還要繼續(xù)算讥巡，檢查一遍
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