线性回归——Stanford Machine Learning (1)

一.梯度下降法：

我们假设回归函数为：

        ，这里x0 = 1.

定义回归函数和实际值之间差的均方和为损失函数：

      ，m为样本数量

我们的目的是求出使损失函数最小的参数的值。求最小值，对于每个参数，求出梯度并使梯度等于0，此时的即为对于参数来说，损失函数最小。

是包含所有参数的一维向量，我们先初始化一个，在这个值之上，用梯度下降法去求出下一组的值，由于是梯度下降的，所以损失函数的值在下降。当迭代到一定程度，的值趋于稳定，此时的即为要求得的值。

迭代函数如下：

     每次迭代，我们用当前的求出求出等式右边的值，并覆盖得到迭代后的值。

这里

       

二. 随机梯度下降法(stochastic gradient descent)和批梯度下降法(batch gradient descent)

       随机梯度下降法和批梯度下降法是对于多样本迭代的两种策略，其中，随机梯度下降法是在每一次迭代中，随机的选择m个样本来求取的值，而批梯度下降法在每次迭代中，需要先求出所有样本的梯度值。相比之下，随机梯度下降法高效。

A. 随机梯度下降法：

     Repeat{

            for i = 1 to m{

                     对于每一个j进行操作

            }

     }

    这里的m为随机选择的m个样本。

B. 批梯度下降法：

      Repeat 直到收敛{

               对于每一个j进行操作

      }

      这里的m为整个样本数。需要先求出在本次迭代中整个样本关于j的导数和，再计算出，对于大样本，很耗时。

三.最小二乘法

A. 需要用到的公式

      首先我们定义为一个m*n矩阵，它在(i,j)上的元素值为。定义n*n的方矩阵A的迹trA为

              

      我们可以证明trABCD = trDABC = trCDAB = trBCDA

      同时，下面两个公式也可以证明：

              

B. 最小二乘法求线性回归

       对于m个样本，每个样本的n个特征值可以表示为一维列向量Xi，则m个样本，可以组成样本矩阵m*(n+1)，其中的1为常量参数：

        这里每一行为一个样本的特征向量；

        我们设Y向量为样本特征值对应的目标值，则：

        

        由于，我们可以得到：

         

        到这里，我们需要求X-Y的平方和，假设各个特征之间是相互独立的，则(X-Y)转置*(X-Y)可以得到除了对角线之外都为0的矩阵，而对角线上的值，为X-Y的平方值。于是有：

        

         对矩阵求导的：

          

      令求导函数等于0，此时

         

     于是：