机器学习(3)之最小二乘法的概率解释与局部加权回归

机器学习(3)之最小二乘法的概率解释与局部加权回归

1. 最小二乘法的概率解释

在前面梯度下降以及正规方程组求解最优解参数Θ时，为什么选择最小二乘作为计算参数的指标，使得假设预测出的值和真正y值之间面积的平方最小化？

 

我们提供一组假设，证明在这组假设下最小二乘是有意义的，但是这组假设不唯一，还有其他很多方法可以证明其有意义。

 

（1）      假设1：

假设输入与输出为线性函数关系，表示为：

 

其中，为误差项，这个参数可以理解为对未建模效应的捕获，如果还有其他特征，这个误差项表示了一种我们没有捕获的特征，或者看成一种随机的噪声。

 

假设服从某个概率分布，如高斯分布（正态分布）：，表示一个均值是0，方差是的高斯分布。

高斯分布的概率密度函数：

 

根据上述两式可得：

 

即，在给定了特征与参数之后，输出是一个服从高斯分布的随机变量,可描述为：

 

*为什么选取高斯分布？

1)         便于数学处理

2)         对绝大多数问题，如果使用了线性回归模型，然后测量误差分布，通常会发现误差是高斯分布的。

3)         中心极限定律：若干独立的随机变量之和趋向于服从高斯分布。若误差有多个因素导致，这些因素造成的效应的总和接近服从高斯分布。

 

注意：并不是一个随机变量，而是一个尝试估计的值，就是说它本身是一个常量，只不过我们不知道它的值，所以上式中用分号表示。分号应读作“以…作为参数”，上式读作“给定x(i)以为参数的y(i)的概率服从高斯分布”。

 

假设每个 为IID（independently and identically distributed）独立同分布

即误差项彼此之间是独立的，并且他们服从均值和方差相同的高斯分布

 

（2）      假设2：

设的似然性为（即给定x(i)以为参数的y(i)的概率）：

 

由于是独立同分布，所以上式可写成所有分布的乘积：

（3）      假设3：

极大似然估计：选取使似然性最大化（数据出现的可能性尽可能大）

定义对数似然函数为：

 

上式两个加项，前一项为常数。所以，使似然函数最大，就是使后一项最小，即：

 

这一项就是之前的 ，由此得证，即之前的最小二乘法计算参数，实际上是假设了误差项满足高斯分布，且独立同分布的情况，使似然最大化来计算参数。

 

2.局部加权回归

一种特定的非参数学习算法。也称作Loess。

 

算法思想：

假设对于一个确定的查询点x，在x处对你的假设h(x)求值。

 

对于线性回归，步骤如下：

1)       拟合出，使最小

2)       返回

 

对于局部加权回归，当要处理x时：

1)       检查数据集合，并且只考虑位于x周围的固定区域内的数据点

2)       对这个区域内的点做线性回归，拟合出一条直线

3)       根据这条拟合直线对x的输出，作为算法返回的结果

 

用数学语言描述即：

1)       拟合出，使最小

2)       w为权值，有很多可能的选择，比如：

 

-          其意义在于，所选取的x(i)越接近x，相应的w(i)越接近1；x(i)越远离x，w(i)越接近0。直观的说，就是离得近的点权值大，离得远的点权值小。

-          这个衰减函数比较具有普遍意义，虽然它的曲线是钟形的，但不是高斯分布。

-          被称作波长函数，它控制了权值随距离下降的速率。它越小，钟形越窄，w衰减的很快；它越大，衰减的就越慢。

3)       返回

 

总结：对于局部加权回归，每进行一次预测，都要重新拟合一条曲线。但如果沿着x轴对每个点都进行同样的操作，你会得到对于这个数据集的局部加权回归预测结果，追踪到一条非线性曲线。

 

*局部加权回归的问题：

由于每次进行预测都要根据训练集拟合曲线，若训练集太大，每次进行预测的用到的训练集就会变得很大，有方法可以让局部加权回归对于大型数据集更高效，详情参见Andrew Moore的关于KD-tree的工作。