机器学习——从线性回归到逻辑斯特回归

关键词：

Linear Regression

在学习李航《统计学习方法》的逻辑斯特回归时，正好coursera上相应的线性回归和逻辑斯特回归都学习完成，在此就一起进行总结，其中图片多来自coursera课程上。
线性回归是机器学习中很好理解的一种算法。我们以常见的房屋销售为例来进行简单分析：
假设我们统计的一个房屋销售的数据如下：

在此，我们从单一变量谈起，直观上比较容易理解。训练集定义为$\\(x^(1),y^(1)),(x^(2),y^(2)),\\ldots,(x^(m),y^(m))\\$,其中$x$ 是输入特征，$y$ 是输出目标，$m$ 是样本的总数目。线性回归的最终目的如下所示，就是通过学习，得到一个拟合函数，使得通过输入特征就能预测目标输出值，本例即通过房屋大小估计房屋价格。

假设空间

实际线性回归假设能够拟合各种不同的曲线，实际的房子价格可能与房间面积、房间厅室、房间朝向等多个变量有关，我们可以定义特征$x=\\x_1,x_2,\\ldots,x_i\\$那么我们可以定义拟合函数为:

$$h(x)=h_\\theta(x)=\\theta_0+\\theta_1x_1+\\theta_2x_2+\\ldots+\\theta_ix_i=\\theta^Tx$$
其中 $\\theta^T=[\\theta_0,\\theta_1,\\ldots,\\theta_i],x^T=[x_1,x_2,\\ldots,x_i]$,最后是其向量表达形式。我们可以看出，每一组 $\\theta$值对应一个拟合函数，为了选出其中最好的 $\\theta$，我们定义一个评价标准，即损失函数(loss function)或代价函数(cost function)。

代价函数

在线性回归中，我们定义代价函数为：

$$J(\\theta)=\\frac1m\\sum_i=1^m\\frac12(h_\\theta(x^(i))-y^(i))^2$$
$$\\min_\\thetaJ_\\theta$$
其中，系数 $\\frac12$是为了求导方便， $\\frac1m$在不同的讲义中可能会有所不同，我们以斯坦福的讲义为标准。
从表达式我们可以看出，学习的最终目的就是优化代价函数，使代价函数变小了，预测值和真值的差异就越小，训练出来的模型就越好。如何求解 $J(\\theta)$有很多种办法，常见的有梯度下降法和最小二乘法。

梯度下降法

梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常见的方法，其实现简单，易于理解。如下图所述带有二元参数的目标函数$J(\\theta_0,\\theta_1)$,求解其最小值。我们可以初始化一个参数值$(\\theta_0,\\theta_1)$,然后求$J(\\theta_0,\\theta_1)$在各个方向的偏导，通过一个学习步长来改变参数，并最终求得$J(\\theta_0,\\theta_1)$的最小值。具体算法流程为：

• Algorithm 6.1
• initialize $\\theta$， θ=0,0,…,[机器学习]--逻辑回归总结

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