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  • 机器学习 (二) 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

        文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准。感谢博主Rachel Zhang 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样。


    § 2. 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

     

    1 多特征值(多变量) Multiple Features(Variables)

        首先,举例说明了多特征值(多变量)的情况。在下图的例子中,$x_1,x_2,x_3,x_4$都是输入的变量,因为变量个数大于一,所以也称为多变量的情况。

        于是引出多变量线性回归的一般假设形式:

     2 多变量线性回归中的梯度下降法(gradient descent for multiple variables)

        在以上的假设形式中,我们把$ heta$看成是一个$n+1$维的向量,把$J$看成是一个带有$n+1$维向量的函数。

        下面的习题检测了对概念的理解:(1 注意$sum$的位置 2 注意开始累加的位置)

        将单变量与多变量线性回归中的梯度下降法作出比较:

    3 特征缩放 Feature scaling

        如果不同变量之间的取值范围差别较大,使用梯度下降法时可能会花费较长时间、反复来回震荡。面对这种由于不同变量之间取值范围差别较大的所导致的问题,我们引入特征缩放(feature scaling)的方法来解决。

        特征缩放(feature scaling) 使得数据特征调整到一定的范围内,比如[-1,1]之间。当然,这只是要求数据特征调整到一个大概的范围,具体实现的时候只要差不多即可,不一定要完全符合[-1,1]的范围。例如以下几种,就分别是正确或错误的特征缩放范围:

       均值归一化(Mean normalization)处理:$frac{x_i-mu_{i}}{sigma}$取代$x_i$,或是简便地用$frac{x_i-mu_{i}}{max-min}$取代$x_i$。

        下题考察了上述知识点的应用:

    4 梯度下降法的应用 - 学习速率 Gradient Descent in practice  - Learning Rate

        下图左边是以迭代次数为横轴,迭代指定次数以后得出的$ heta$对应$J( heta)$的值为纵轴绘制的函数图像。如果梯度下降算法正常工作,那么每一步迭代之后,$J( heta)$的值都应该减小。对于不同的问题,梯度下降算法所需的迭代次数可能会相差很大。

        我们可以依靠自动收敛测试来判断是否正确收敛,但通常我们很难确定其临界值,因此实际中更多是使用$J( heta)$关于迭代次数的函数图像来判断的。

     

        当$J( heta)$关于迭代次数的函数图像呈现如下图所示的递增或是“先下降后上升,再下降再上升……”时,我们可以使用一个更小的$alpha$使得梯度下降算法正确工作。对于一个正确的$alpha$而言,$J( heta)$在每次迭代后都会下降;但如果$alpha$太小,那么梯度下降算法将会收敛得很慢。

        下题考察了上述知识点:(1) $alpha$过大时,$J( heta)$可能不会在每次迭代后减少 (2) $alpha$太小的时候,梯度下降法的收敛速度会变慢

        在选择学习速率时,我们一般以约3倍递增的形式,寻找能够正确收敛并且速度不会太慢的学习速率,使之尽可能快且正确地收敛

    5 特征与多项式回归 Features and polynomial regression

        有时候,我们可以通过定义一个新的特征来优化模型,例如在房价预测模型中,定义一个新的$Area$使得$Area=frontage*depth$来优化模型。

        对于多项式回归,可能会有不同的模型可供选择。要使得模型与数据能够拟合,我们可以参考以下方法做出修改来实现。如果使用梯度下降法,就要注意对数据特征进行缩放处理,使其具有可比性。

        同时,还要注意对特征的选择,并且通过设计不同的特征,使得可以用更加复杂的函数去拟合数据。

        例如在对房价数据的分析中,如果选择二次模型作为假设,二次函数最后会下降,但实际中房价不会随着房子面积的增长而下降,因此二次模型不是一个理想的模型。于是引入以下的模型:

    下题考察了特征缩放:

    6 正规方程 Normal Equation

        在训练集中加上一列对应特征变量$x_0$,然后构造矩阵$X,y$,然后得出使得$J( heta)$最小的$ heta$:

        具体推广后的构造方法如下:

         当使用正规方程法时,不需要特征变量归一化或是特征缩放。

         下面介绍了梯度下降法与正规方程法各自的优劣及适用范围:

    7 正规方程的不可逆性 Normal Equation Noninvertibility

        利用pinv可以计算出$ heta$的值,即使$(X'X)$是不可逆的。

        当$(X'X)$不可逆时,可能有两种原因:1 有多余的特征(互为线性函数) 2 特征过多。

        解决方法:1 删除多余特征 2 用较少的特征尽可能反应较多的内容或使用正则化(regulation)方法


     

    笔记目录

    (一)单变量线性回归 Linear Regression with One Variable

    (二)多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

    (三)逻辑回归 Logistic Regression 

    (四)正则化与过拟合问题 Regularization/The Problem of Overfitting

    (五)神经网络的表示 Neural Networks:Representation

    (六)神经网络的学习 Neural Networks:Learning

    (七)机器学习应用建议 Advice for Applying Machine Learning 

    (八)机器学习系统设计Machine Learning System Design

    (九)支持向量机Support Vector Machines

    (十)无监督学习Unsupervised Learning

    (十一)降维 Dimensionality Reduction

    (十二)异常检测Anomaly Detection

    (十三)推荐系统Recommender Systems

    (十四)大规模机器学习Large Scale Machine Learning

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/rgvb178/p/5851509.html
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