机器学习总结(1)
来源:互联网 发布:php许愿墙源码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 02:22
机器学习总结(1)
Supervised Learning
Linear Regression
- gradient decent(梯度下降)
- Least Mean Square(最小二乘法)
- Locally weighted linear regression(局部权值线性回归)
线性回归
在线性回归中,我们都将要研究的系统的函数表达式假设为线性的,即
gradient decent && LMS
gradient decent(梯度下降)
对于梯度下降,其公式为θj=θj−αδδθjJ(θ) ,即让某一变量沿着他的梯度方向下降,在该方向,其速度最快。其中,我们称α 为learning rate。梯度下降就是一种变量改变的方法LMS(最小二乘法)
最小二乘法,是一种迭代利用梯度下降方法来改变参数值,从而使得θ 不断接近最优的一种机器学习方法。其中,其常用的两种形式为:batch gradient decent 和 stochastic gradient decent- batch gradient decent:
Repeat until convergence{θj=θj+α∑mi=1(y(i)−hθ(x(i)))x(i)j (for everyj )
} - stochastic gradient decent
Loop{θj=θj+α(y(i)−hθ(x(i)))x(i)j (for every j) }
}
通过上述代码,我们可以看到,两种方法的区别,批量梯度下降在进行一次θ 值更新前,要对所有的样本进行一次梯度下降运算,然后依据整体的结果来对θ 修正, 而统计梯度下降则是在每一个样本进行一次梯度下降运算后就进行一次修正。通常,对于样本量比较大的情况下,统计梯度下降法要比批量梯度下降法的收敛速度更快。
对于梯度下降,其除了使用迭代的方法去得到最优的
θ , 还可以对cost functionJ(θ) 分别对θj 求导数并让导数为0来的到最优的θj 从而使得J(θ) 最小。故对于最小二乘法,利用梯度下降的这种方法,可以找到一个θ 向量使得cost function:J(θ) 最小。
这里,J(θ) 可以表示为向量模式:J(θ)=12∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2=12(Xθ−y→)T(Xθ−y→)
故J(θ) 对θ 求梯度有:∇Jθ(θ)=XTXθ−XTy→
另∇θJ(θ)=0 可以得到θ=(XTX)−1XTy→ - batch gradient decent:
3.Locally weighted linear regression(局部权值线性回归)
对于很多问题,利用线性回归会导致欠拟合,而且在做回归问题时,特征的选取是一个非常难的问题,需要一定的先验知识。对于这样的问题,当我们不想为选择特征而苦恼而且又想利用线性回归方法来解决时,LWR是很好的一种选择。
对于LWR算法,我们选择
note: 当
Classification and logistic regression
- Logistic regression(逻辑回归)
- Newton method(牛顿法)
逻辑回归
当分类问题的目标类只有两种,即
使用逻辑回归的前提假设:
并且
我们令
对
牛顿法
假设我们有一个函数
对于逻辑回归问题,我们设置
note:牛顿学习法与梯度下降法应该对应的去学习,他们都是一种求最优的方法,梯度下降法是通过让变量随着梯度的方向进行变化直到收敛,从而找到最优解,而牛顿学习法则是不断的调整
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