[笔记]线性回归&梯度下降

一、总述

线性回归算法属于监督学习的一种，主要用于模型为连续函数的数值预测。

过程总得来说就是初步建模后，通过训练集合确定模型参数，得到最终预测函数，此时输入自变量即可得到预测值。

二、基本过程

1、初步建模。确定假设函数h(x)（最终预测用）

2、建立价值函数J(θ)（也叫目标函数、损失函数等，求参数θ用）

3、求参数θ。对价值函数求偏导（即梯度），再使用梯度下降算法求出最终参数θ值

4、将参数θ值代入假设函数

三、约定符号

x：自变量，即特征值

y：因变量，即结果

h(x)：假设函数

J(θ)：价值函数

n：自变量个数，即特征值数量

m：训练集数据条数

α：学习速率，即梯度下降时的步长

四、具体过程

1、初步建模

根据训练集的数据特点创建假设函数，这里我们创建如下基本线性函数

这里需要说明的一点是公式的最后一步，如果把各组参数和自变量组织成矩阵，也可以利用矩阵方式计算。

我们说到矩阵，默认是指的列矩阵。这里先将参数矩阵转置行矩阵，然后就可以和X列矩阵做内积以得结果。

2、建立价值函数

为了让我们的假设函数更好的拟合实际情况，我们可以使用最小二乘法（LMS）建立价值函数，然后将训练集数据代入，然后想办法让该函数的所有结果尽可能小。

这里前面的1/2只是为了后面求导计算时方便而特地加上的。

怎么让其值尽可能小呢？

方法就是求该价值函数对θ的偏导数，再利用梯度下降算法进行收敛。

3、求参数

使用梯度下降算法，不断修正各θ的值，直到收敛。

判断是否收敛，可以用如下方法：

1、直到θ值变化不再明显（差值小于某给定值）；

2、将训练集代入假设函数，判断所有假设函数值之和的变化情况，直到变化不再明显；

3、当然，特殊情况下也可以强制限制迭代次数（可用于最大循环上限，防止死循环）。

下面就是迭代中用到的公式：

α为学习速率，即每次迭代的步长，如果太小则迭代速度过慢，如果太大则因为跨度太大无法有效找到期望的最小值，该值需要根据实际情况进行调整。

要使用代码实现的话，出现一堆导数可不成，所以要先求最右边的偏导数部分，将价值函数代入：

其实这里参数的数量和自变量的数量是一致的，也就是j=n。

所以梯度下降公式就变成了这样：

再代入训练集合的话公式就是：

（公式左边theta上面的尖号表示这是期望值）

这就得到了传说中的批量梯度下降算法。

但该算法在训练集合非常大的情况下将会非常低效，因为每次更新theta值时都要将整个训练集的数据代入计算。

所以通常实际情况中会使用改进的增量梯度下降（随机梯度下降）算法：

该算法每次更新只会使用训练集中的一组数据。

这样虽然牺牲了每次迭代时的最优下降路线，但是从整体来看路线还是下降的，只是中间走了写弯路而已，但是效率却大大改善了。

4、得到最终预测函数

将最终的θ值代入最初的假设函数，即得到了最终的预测函数。

五、代码实现

增量梯度下降，Python代码实现：

 

# -*- coding:utf-8 -*-
"""
增量梯度下降
y=1+0.5x
"""
import sys


# 训练数据集
# 自变量x(x0,x1)
x = [(1,1.15),(1,1.9),(1,3.06),(1,4.66),(1,6.84),(1,7.95)]
# 假设函数 h(x) = theta0*x[0] + theta1*x[1]
# y为理想theta值下的真实函数值
y = [1.37,2.4,3.02,3.06,4.22,5.42]


# 两种终止条件
loop_max = 10000 # 最大迭代次数
epsilon = 0.0001 # 收敛精度


alpha = 0.005 # 步长
diff = 0 # 每一次试验时当前值与理想值的差距
error0 = 0 # 上一次目标函数值之和
error1 = 0 # 当前次目标函数值之和
m = len(x) # 训练数据条数


#init the parameters to zero
theta = [0,0]


count = 0
finish = 0
while count<loop_max:
    count += 1
    # 遍历训练数据集，不断更新theta值
    for i in range(m):
        # 训练集代入，计算假设函数值h(x)与真实值y的误差值
        diff = (theta[0] + theta[1]*x[i][1]) - y[i]
    
        # 求参数theta，增量梯度下降算法，每次只使用一组训练数据
        theta[0] = theta[0] - alpha * diff * x[i][0]
        theta[1] = theta[1] - alpha * diff * x[i][1]
    # 此时已经遍历了一遍训练集，求出了此时的theta值
    # 判断是否已收敛
    if abs(theta[0]-error0) < epsilon and abs(theta[1]-error1) < epsilon:
        print 'theta:[%f, %f]'%(theta[0],theta[1]),'error1:',error1
        finish = 1
    else:
        error0,error1 = theta
    if finish:
        break


print 'FINISH count:%s' % count

运行的最终结果是：

 

theta:[1.066522, 0.515434] error1: 0.515449819658
FINISH count:564

理想的真实值θ1=1，θ2=0.5

计算出来的是θ1=1.066522，θ2=0.515434

迭代了564次

需要注意一点，实际过程中需要反复调整收敛精度和学习速率这两个参数，才可得到满意的收敛结果！

另外，如果函数有局部极值问题，则可以将θ随机初始化多次，寻找多个结果，然后从中找最优解。

正规方程法这里先不做讨论了~

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