机器学习——线性回归

学习目标

• 了解线性回归的应用场景
• 知道线性回归的定义

1 线性回归应用场景

• 房价预测
• 销售额度预测
• 贷款额度预测

举例：

2 什么是线性回归

2.1 定义与公式

线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。

• 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归

• 线性回归用矩阵表示举例

那么怎么理解呢？我们来看几个例子

• 期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩
• 房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率

上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立了一个关系，这个关系可以理解为线性模型。

2.2 线性回归的特征与目标的关系分析

线性回归当中主要有两种模型，一种是线性关系，另一种是非线性关系。在这里我们只能画一个平面更好去理解，所以都用单个特征或两个特征举例子。

假设刚才的房子例子，真实的数据之间存在这样的关系：

真实关系：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率

那么现在呢，我们随意指定一个关系（猜测）

随机指定关系：预测房子价格 = 0.25×中心区域的距离 + 0.14×城市一氧化氮浓度 + 0.42×自住房平均房价 + 0.34×城镇犯罪率

请问这样的话，会发生什么？真实结果与我们预测的结果之间是不是存在一定的误差呢？类似这样样子

既然存在这个误差，那我们就将这个误差给衡量出来

1 损失函数

总损失定义为：

如何去减少这个损失，使我们预测的更加准确些？既然存在了这个损失，我们一直说机器学习有自动学习的功能，在线性回归这里更是能够体现。这里可以通过一些优化方法去优化（其实是数学当中的求导功能）回归的总损失！！！

2 优化算法

如何去求模型当中的W，使得损失最小？（目的是找到最小损失对应的W值）

​

2.1 正规方程

2.1.1 什么是正规方程

理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果

缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果

2.1.2 正规方程求解举例

以下表示数据为例：

即：

运用正规方程方法求解参数：

2.1.3 正规方程的推导

把该损失函数转换成矩阵写法：

其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵

对其求解关于w的最小值，起止y,X 均已知二次函数直接求导，导数为零的位置，即为最小值。

求导：

注：式(1)到式(2)推导过程中, X是一个m行n列的矩阵，并不能保证其有逆矩阵，但是右乘XT把其变成一个方阵，保证其有逆矩阵。

式（5）到式（6）推导过程中，和上类似。

正规方程的另一种推导方式

2.2 梯度下降(Gradient Descent)

2.2.1 什么是梯度下降

梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。

假设这样一个场景：

一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。

具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走）。然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。

梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。

首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。

我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。

根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！因为梯度的方向就是函数值变化最快的方向。 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。

2.2.2 梯度的概念

梯度是微积分中一个很重要的概念

​ 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率；

​ 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向；

这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的反方向一直走，就能走到局部的最低点！

2.2.3 梯度下降举例

我们假设有一个单变量的函数 :J(θ) = θ2

函数的微分:J、(θ) = 2θ

初始化，起点为： θ0 = 1

学习率：α = 0.4

我们开始进行梯度下降的迭代计算过程:

如图，经过四次的运算，也就是走了四步，基本就抵达了函数的最低点，也就是山底

我们假设有一个目标函数 ：:J(θ) = θ12 + θ22

现在要通过梯度下降法计算这个函数的最小值。我们通过观察就能发现最小值其实就是 (0，0)点。但是接下 来，我们会从梯度下降算法开始一步步计算到这个最小值! 我们假设初始的起点为: θ0 = (1, 3)

初始的学习率为:α = 0.1

函数的梯度为:▽:J(θ) =< 2θ1 ,2θ2>

进行多次迭代:

我们发现，已经基本靠近函数的最小值点

2.2.4 梯度下降（Gradient Descent）公式

梯度前加一个负号，就意味着朝着梯度相反的方向前进！我们在前文提到，梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向！而我们需要朝着下降最快的方向走，自然就是负的梯度的方向，所以此处需要加上负号

我们通过两个图更好理解梯度下降的过程

• 线性关系-
• 导入模块
• from sklearn.linear_model import LinearRegression
• 构造数据集
• x = [[80, 86],[82, 80],[85, 78],[90, 90],[86, 82],[82, 90],[78, 80],[92, 94]]y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]
• 机器学习-- 模型训练
• # 实例化APIestimator = LinearRegression()# 使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)estimator.coef_estimator.predict([[100, 80]])## 2.4 线性回归的损失和优化### 学习目标
• 知道线性回归中损失函数
• 知道使用正规方程对损失函数优化的过程
• 知道使用梯度下降法对损失函数优化的过程
• yi为第i个训练样本的真实值
• h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数
• 又称最小二乘法
• 线性回归经常使用的两种优化算法 - 正规方程- 梯度下降法
• 推导方式一：
• 推导方式二【拓展】：
• 1. 单变量函数的梯度下降**
• 2.多变量函数的梯度下降
• 1) α是什么含义？α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离，以保证不要步子跨的太大扯着蛋，哈哈，其实就是不要走太快，错过了最低点。同时也要保证不要走的太慢，导致太阳下山了，还没有走到山下。所以α的选择在梯度下降法中往往是很重要的！α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！
• 
• 2) 为什么梯度要乘以一个负号？

梯度下降法介绍

随机平均梯度下降算法（SAG）

在SG方法中，虽然避开了运算成本大的问题，但对于大数据训练而言，SG效果常不尽如人意，因为每一轮梯度更新都完全与上一轮的数据和梯度无关。

随机平均梯度算法克服了这个问题，在内存中为每一个样本都维护一个旧的梯度，随机选择第i个样本来更新此样本的梯度，其他样本的梯度保持不变，然后求得所有梯度的平均值，进而更新了参数。

如此，每一轮更新仅需计算一个样本的梯度，计算成本等同于SG，但收敛速度快得多。

它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能最小化。其差别在于样本的使用方式不同。

1 全梯度下降算法（FG）

计算训练集所有样本误差，对其求和再取平均值作为目标函数。

权重向量沿其梯度相反的方向移动，从而使当前目标函数减少得最多。

因为在执行每次更新时，我们需要在整个数据集上计算所有的梯度，所以批梯度下降法的速度会很慢，同时，批梯度下降法无法处理超出内存容量限制的数据集。

批梯度下降法同样也不能在线更新模型，即在运行的过程中，不能增加新的样本。

其是在整个训练数据集上计算损失函数关于参数θ的梯度：

2 随机梯度下降算法（SG）

由于FG每迭代更新一次权重都需要计算所有样本误差，而实际问题中经常有上亿的训练样本，故效率偏低，且容易陷入局部最优解，因此提出了随机梯度下降算法。

其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个可以容忍的阈值。

此过程简单，高效，通常可以较好地避免更新迭代收敛到局部最优解。其迭代形式为

其中，x(i)表示一条训练样本的特征值，y(i)表示一条训练样本的标签值

但是由于，SG每次只使用一个样本迭代，若遇上噪声则容易陷入局部最优解。

3 小批量梯度下降算法（mini-batch）

小批量梯度下降算法是FG和SG的折中方案,在一定程度上兼顾了以上两种方法的优点。

每次从训练样本集上随机抽取一个小样本集，在抽出来的小样本集上采用FG迭代更新权重。

被抽出的小样本集所含样本点的个数称为batch_size，通常设置为2的幂次方，更有利于GPU加速处理。

特别的，若batch_size=1，则变成了SG；若batch_size=n，则变成了FG.其迭代形式为

所以有了梯度下降这样一个优化算法，回归就有了"自动学习"的能力

3 梯度下降和正规方程的对比

梯度下降正规方程需要选择学习率不需要需要迭代求解一次运算得出特征数量较大可以使用需要计算方程，时间复杂度高O(n3)

3.1 算法选择依据：

• 小规模数据： - 正规方程：LinearRegression(不能解决拟合问题)- 岭回归
• 大规模数据： - 梯度下降法：SGDRegressor