哈工大《机器学习》最小二乘法曲线拟合——实验一

代码更多细节待更新。

目标：

掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)

已完成的要求：

生成数据，加入噪声；
用高阶多项式函数拟合曲线；
用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）

目前待实现功能：
4. 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；
5. 用你得到的实验数据，解释过拟合。
6. 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。
7. 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。

这里的4，5功能等到9.30ddl过后放在最后的下载网址里，打包下载。
需要积分2分。
此文不会再更新


%author：hitwtj
clear all;
n = 2; %取样频率
T = 2*pi; %周期
step = (T / n)*0.1; %采样步长
t = (0 : step : 2*T);%取样t的函数值  采样频率 
y = sin(pi/2*t); %取样y的值，产生频率 5Hz 的 sin 函数
figure(1);
plot(t,y,'b');
z1=0.3*randn(1,41); %产生方差 N（0，0.12）高斯白噪声 （b=0.01/0.1/1） plot(x,z1,'b');
y2=y+z1; %叠加高斯白噪声的正弦波
figure(2);
plot(t,y2,'ro');%展示加过噪声后的图像。
figure(3);
%其中t时自变量值，y2是生成的采集点。

[~,k]=size(t);
for n=1:9
    X0=zeros(n+1,k);
    for k0=1:k           %构造矩阵X0
        for n0=1:n+1
            X0(n0,k0)=t(k0)^(n+1-n0);
        end
    end
    X=X0';
    ANSS=(X'*X)\X'*y2';%自动解方程求逆了……
    for i=1:n+1          %answer矩阵存储每次求得的方程系数，按列存储
       answer(i,n)=ANSS(i);
   end
    x0=0 : step : 2*T;
    y0=ANSS(1)*x0.^n    ;%根据求得的系数初始化并构造多项式方程
    for num=2:1:n+1     
        y0=y0+ANSS(num)*x0.^(n+1-num);
    end
    subplot(3,3,n)
    plot(t,y2,'*')
    hold on
    plot(x0,y0)
end

效果：
在这里插入图片描述

最小二乘法2.0版本加入惩罚项后的代码：

%author：hitwtj
clear all;
n = 1; %取样频率
T = 2*pi; %周期
step = (T / n)*0.1; %采样步长
t = (0 : step : 2*T);%取样t的函数值  采样频率 
y = sin(pi/2*t); %取样y的值，产生频率 5Hz 的 sin 函数
figure(1);
plot(t,y,'b');
z1=0.35*randn(1,21); %产生方差 N（0，0.12）高斯白噪声 （b=0.01/0.1/1） plot(x,z1,'b');
y2=y+z1; %叠加高斯白噪声的正弦波
figure(2);
plot(t,y2,'ro');%展示加过噪声后的图像。
figure(3);
%其中t时自变量值，y2是生成的采集点。
%取测试样本


%这里的机器学习结果存在x0,y0里面
%加过噪声的存在t,y2里
%原来的结果存在t,y里也就是测试样本
[~,k]=size(t);
w=zeros(1,50);

for n=1:9
    X0=zeros(n+1,k);
    for k0=1:k           %构造矩阵X0
        for n0=1:n+1
            X0(n0,k0)=t(k0)^(n+1-n0);
        end
    end
    X=X0';
    ANSS=(X'*X)\X'*y2';%自动解方程求逆了……
    for i=1:n+1          %answer矩阵存储每次求得的方程系数，按列存储
       answer(i,n)=ANSS(i);
   end
    x0=0 : step : 2*T;
    y0=ANSS(1)*x0.^n    ;%根据求得的系数初始化并构造多项式方程
    for num=2:1:n+1     
        y0=y0+ANSS(num)*x0.^(n+1-num);
    end
    subplot(3,3,n)
    plot(t,y2,'*')
    hold on
    plot(x0,y0)
    plot(t,y,'b');
    %下面计算误差,存在w里
    W0=1/2.*(y-y0).^2;
    w(1,n)=sum(W0);
    w1(1,n)=2*w(1,n)/21;
end


figure(4);
    plot(x0,y0)
    hold on
    plot(t,y2,'*')
    plot(t,y,'r');
%加入正则项
figure(5);
[~,k]=size(t);
wz=zeros(1,50);
p=2;%λ参数
for n=1:9
    X0z=zeros(n+1,k);
    for k0=1:k           %构造矩阵X0
        for n0=1:n+1
            X0z(n0,k0)=t(k0)^(n+1-n0);
        end
    end
    Xz=X0z';
    ANSSZ=(Xz'*Xz+p.*eye(n+1))\Xz'*y2';%自动解方程求逆了……
    for i=1:n+1          %answer矩阵存储每次求得的方程系数，按列存储
       answerz(i,n)=ANSSZ(i);
   end
    x0z=0 : step : 2*T;
    y0z=ANSSZ(1)*x0z.^n    ;%根据求得的系数初始化并构造多项式方程
    for num=2:1:n+1     
        y0z=y0z+ANSSZ(num)*x0z.^(n+1-num);
    end
    subplot(3,3,n)
    plot(t,y2,'*')
    hold on
    plot(x0z,y0z)
    plot(t,y,'b');
    %下面计算误差,存在w里
    W0z=1/2.*(y-y0z).^2;
    wz(1,n)=sum(W0z);
    w1z(1,n)=2*wz(1,n)/21;
end
figure(4);
    plot(x0z,y0z,'g');

红色线是原函数取样点的连线。
这里蓝色的线，无惩罚项；
绿色的，加了lambda为2的惩罚项，可以看到，
因为惩罚项加的太大，导致了退化。
这里需要调参，lambda需要修改，取0.01-0.5左右比较理想。
在这里插入图片描述
可以清楚的看到学习函数的方均根值变大了。

方均根误差的计算方法：