机器学习算法——线性回归（超级详细且通俗）

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通俗理解线性回归

回归分析

什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。
例如，存在以下数据

然后我们拟合一条曲线f(x)：
在这里插入图片描述
回归分析的目标就是要拟合一条曲线，让图中红色线段加起来的和最小。

线性回归（简介）

线性回归是回归分析的一种。

假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关（即满足一个多元一次方程，如：f(x)=w1x1+…+wnxn+b.）。
然后构建损失函数。
最后通过令损失函数最小来确定参数。（最关键的一步）

线性回归（详解）

还是按照简介的思路来说，以简单的一元线性回归（一元代表只有一个未知自变量）做介绍。

有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，然后我们假设它们之间的关系是：f(x)=ax+b。那么线性回归的目标就是如何让f(x)和y之间的差异最小，换句话说就是a，b取什么值的时候f(x)和y最接近。
这里我们得先解决另一个问题，就是如何衡量f(x)和y之间的差异。在回归问题中，均方误差是回归任务中最常用的性能度量（自行百度一下均方误差）。记J(a,b)为f(x)和y之间的差异，即
在这里插入图片描述
i代表n组数据中的第i组。
这里称J(a,b)为损失函数，明显可以看出它是个二次函数，即凸函数（这里的凸函数对应中文教材的凹函数），所以有最小值。当J(a,b)取最小值的时候，f(x)和y的差异最小，然后我们可以通过J(a,b)取最小值来确定a和b的值。

到这里可以说线性回归就这些了，只不过我们还需要解决其中最关键的问题：确定a和b的值。

下面介绍三种方法来确定a和b的值：

最小二乘法
既然损失函数J(a,b)是凸函数，那么分别关于a和b对J(a,b)求偏导，并令其为零解出a和b。这里直接给出结果：

解得：

在这里插入图片描述

梯度下降法
首先你得先了解一下梯度的概念：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数（该函数一般是二元及以上的）在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
当函数是一元函数时，梯度就是导数。这里我们用一个最简单的例子来讲解梯度下降法，然后推广理解更为复杂的函数。
还是用上面的例子，有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，但这次我们假设它们之间的关系是：f(x)=ax。记J(a)为f(x)和y之间的差异，即

在梯度下降法中，需要我们先给参数a赋一个预设值，然后再一点一点的修改a，直到J(a)取最小值时，确定a的值。下面直接给出梯度下降法的公式（其中α为正数）：

下面解释一下公式的意义，J(a)和a的关系如下图，

假设给a取的预设值是a1的话，那么a对J(a)的导数为负数，则
也为负数，所以

意味着a向右移一点。然后重复这个动作，直到J(a)到达最小值。
同理，假设给a取的预设值是a2的话，那么a对J(a)的导数为正数，则

意味着a向左移一点。然后重复这个动作，直到J(a)到达最小值。
所以我们可以看到，不管a的预设值取多少，J(a)经过梯度下降法的多次重复后，最后总能到达最小值。
这里再举个生活中的栗子，梯度下降法中随机给a赋一个预设值就好比你随机出现在一个山坡上，然后这时候你想以最快的方式走到山谷的最低点，那么你就得判断你的下一步该往那边走，走完一步之后同样再次判断下一步的方向，以此类推就能走到山谷的最低点了。而公式中的α我们称它为学习率，在栗子中可以理解为你每一步跨出去的步伐有多大，α越大，步伐就越大。（实际中α的取值不能太大也不能太小，太大会造成损失函数J接近最小值时，下一步就越过去了。好比在你接近山谷的最低点时，你步伐太大一步跨过去了，下一步往回走的时候又是如此跨过去，永远到达不了最低点；α太小又会造成移动速度太慢，因为我们当然希望在能确保走到最低点的前提下越快越好。）
到这里，梯度下降法的思想你基本就理解了，只不过在栗子中我们是用最简单的情况来说明，而事实上梯度下降法可以推广到多元线性函数上，这里直接给出公式，理解上（需要你对多元函数的相关知识有了解）和上面的栗子殊途同归。
假设有n组数据，其中目标值（因变量）与特征值（自变量）之间的关系为：

其中i表示第i组数据，损失函数为：

梯度下降法：
正规方程
（这里需要用到矩阵的知识）
正规方程一般用在多元线性回归中，原因等你看完也就能理解为什么。所以这里不再用一元线性回归举栗子了。
同样，假设有n组数据，其中目标值（因变量）与特征值（自变量）之间的关系为：

其中i表示第i组数据，这里先直接给出正规方程的公式：
推导过程如下：
记矩阵
向量

则

损失函数为：
对损失函数求导并令其为0，有
解得
到此，就求出了所有系数θ。不过正规方程需要注意的是
在实际中可能会出现是奇异矩阵，往往是因为特征值之间不独立。这时候需要对特征值进行筛选，剔除那些存在线性关系的特征值（好比在预测房价中，特征值1代表以英尺为尺寸计算房子，特征值2代表以平方米为尺寸计算房子，这时特征值1和特征值2只需要留1个即可）。