Hashing Trick

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在机器学习领域, kernel trick是一种非常有效的比较两个样本(对象)的方法. 给定两个对象$x_i, x_j in mathcal{X}$, 用$k(x_i, x_j) :=left <phi(x_i), phi(x_j) ight>$来比较两个对象的特征$phi(x_i), phi(x_j)$. kernel trick通过定义一个半正定核矩阵$k$, 可以在不得到$phi(x_i)$的情况下隐式的得到高维向量$phi(x_i)$和$phi(x_j)$的内积, 大大减少计算时间. 但是Weinberger[1]等人提出, 在实际中, 尤其是文本分类领域, 原始的输入空间几乎是线性可分的, 但是, 训练集太大, 特征维度太高. 在这种情况下, 没必要把输入向量映射到一个高维的特征空间. 相反的, 有限的内存可能存不下核矩阵. 为此, Langford[2], Qinfeng Shi[3]等人提出了hashing trick, 把高维的输入向量哈希到一个低维的特征空间$mathbb{R}^m$.

1. Hashing Trick

最简单的hashing trick是将原始的每个特征名(或者特征索引)hash到一个低维向量的索引上, 然后将该特征的值累加到该低维向量的索引上:

$ar{phi}_j(x) = sum_{iin mathcal{J}; h(i) = j}phi_i(x)$

其中$phi(x) in mathbb{R}^{mathcal{J}}$为原始的输入向量, $h: mathcal{J} o {1,..,n}$为哈希函数. 算法伪代码为:

 function hashing_vectorizer(features : array of string, N : integer):
     x := new vector[N]
     for f in features:
         h := hash(f)     # f 是特征名, 也可以是特征的索引
         x[h mod N] += 1  # 此处累加的是1, 也可以是特征的值
     return x

 

2. Signed Hash Trick

Weinberger等人提出了一个新的变种, 可以称作signed hash trick.  做法是累加的值不再是固定的1或者特征值, 而是由另外一个哈希函数确定: $xi : mathbb{N} o {pm 1}$, 这样的好处是可以得到一个无偏的估计.

$ar{phi}_j(x) = sum_{iin mathcal{J}; h(i) = j}xi(i)phi_i(x)$

算法伪代码为:

 function hashing_vectorizer(features : array of string, N : integer):
     x := new vector[N]
     for f in features:
         h := hash(f)
         idx := h mod N
         if ξ(f) == 1:
             x[idx] += 1  # 此处累加的是1, 也可以是特征值
         else:
             x[idx] -= 1  # 此处累加的是-1, 也可以是特征值 * -1
     return x

 

3. Multiple Hashing

为了防止哈希冲突(亦即不同的特征被哈希到了相同的索引上)带来的负面影响, 可以对那些特征值比较大的特征哈希多次, 如果哈希$c$次, 则每个索引需要累加的值为$frac{1}{sqrt{c}}phi_i(x)$[1].

参考文献:

[1]. Feature Hashing for Large Scale Multitask Learning. K. Weinberger, A. Dasgupta, J. Attenberg, J. Longford, A.Smola. ICML, 2010.

[2]. Vow- pal wabbit online learning project (Technical Report). http://hunch.net/?p=309. Langford, J., Li, L., & Strehl, A. (2007).

[3]. Hash kernels. AISTATS 12. Shi, Q., Petterson, J., Dror, G., Langford, J., Smola, A., Strehl, A., & Vishwanathan, V. (2009).

[4]. Wikipedia: Feature Hashing

[5]. Mahout in Action, page 261. Section 14.3.1 Representing data as a vector: Feature Hashing.