DanielLaah

Coursera机器学习笔记(三) - 多变量线性回归


一. 假设函数, 梯度下降

1.1 假设函数

在之前的单变量线性回归中, 我们的问题只涉及到了房子面积这一个特征:

在实际问题中, 会有很多特征. 例如, 除了房子面积, 还有房子的卧室数量$x_2$, 房子的楼层数$x_3$, 房子建筑年龄$x_4$. 其中, $n$表示特征的数量, $m$表示训练样例的数量, $x^{(i)}$表示$i$个训练样例, $x_j^{(i)}$表示第$i$个训练样例的第$j$个特征.

在单变量线性回归中假设函数为$${h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x}$$类似地, 现在假设函数记作:$${h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n}$$可是每次这样写太麻烦了, 为了方便首先定义$x_0=1$(即$x_0^{(i)}=1$), 此时$h_\theta(x)$为:$${h_\theta(x)=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n}$$再令:${\qquad\qquad\theta=\begin{bmatrix}\theta_0\\ \theta_1\\ \theta_2\\.\\.\\.\\ \theta_n \end{bmatrix}\in \rm I\!R^{n+1}\quad,\qquad\qquad}$ ${x=\begin{bmatrix}x_0\\x_1\\x_2\\.\\.\\.\\x_n \end{bmatrix}\in \rm I\!R^{n+1}}$

这样就得到了假设函数的向量表示:$${h_\theta(x)=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n= \theta^Tx}$$

1.2 梯度下降

多变量情况下的梯度下降其实没有区别, 只需要把对应的偏导数项换掉即可.
 

二. 特征处理

2.1 特征缩放

如果每个特征的范围相差的很大, 梯度下降会很慢. 为了解决这个问题, 我们在梯度下降之前应该对数据做特征归缩放(Feature Scaling)处理, 从而将所有的特征的数量级都在一个差不多的范围之内, 以加快梯度下降的速度.
假设现在我们有两个特征, 房子的面积和房间的数量. 如下图所示, 他们的范围相差的非常大. 对于这样的数据, 它的代价函数大概如下图左边, 梯度下降要经过很多很多次的迭代才能达到最优点. 如果我们对这两个特征按照右边给出的公式进行特征缩放, 那么此时的代价函数如下图右边所示, 相对于之前, 可以大大减少梯度下降的迭代次数.

通常我们需要把特征都缩放到$[-1,1]$(附近)这个范围.

2.2 均值归一化

还有一个特征处理的方法就是均值归一化(Mean normalization):

$${x_i=\frac{x_i-\mu_i}{max-min}}$$或者,

$${x_i=\frac{x_i-\mu_i}{\sigma_i}}$$

三. 代价函数与学习率

我们可以通过画出$\mathop{min}\limits_{\theta}J(\theta)$与迭代次数数的关系图来观察梯度下降的运行. 如下图所示, 横坐标是迭代次数, 纵坐标是代价函数的值. 如果梯度算法正常运行的话, 代价函数的图像大概的形状如下图所示.

还有一种叫自动收敛测试的方法, 即每次迭代之后观察$J(\theta)$的值, 如果迭代之后下降的值小于$\epsilon$(例如$\epsilon=10^{-3}$)就判定为收敛. 不过准确地选择阈值$\epsilon$是非常困难的, 通常还是使用画图的方法.

如果出现了下面的两种情况, 这个时候应该选择更小的$\alpha$. 注意: 1.如果$\alpha$足够小, 那么$J(\theta)$在每次迭代之后都会减小. 2.但是如果太小, 梯度下降会进行的非常缓慢.

可以使用下面几个值进行尝试.

四. 特征选择与多项式回归

假设预测房屋价格, 选取房屋的长和宽作为变量, 得到如下的假设函数:
$$h(\theta)=\theta_0+\theta_1\times frontage+\theta_1\times depth$$
当然, 我们觉得真正决定房屋价格应该是与房屋的面积有关. 这时候我们也可以重新选择我们的特征$x=frontage\times depth$, 此时的假设函数为:
$$h(\theta)=\theta_0+\theta_1x$$
通过这种特征的选择, 我们可能得到一个更好的模型.

和这个密切相关的一个概念就是多项式回归(Polynomial Regression). 假设有下图所示的关于房屋价格的数据集, 我们有多种模型去拟合(下图右所示). 第一个模型是一个二次函数, 但是二次函数是一个抛物线, 这里不符合(因为房价不会随着房子面积的增加二减小);所以我们选择三次函数的模型, 想要使用该模型去拟合. 那么我们该如何将这个模型运用在我们的数据上呢?我们可以将房屋的面积作为第一个特征, 面积的平方作为第二个特征, 面积的立方作为第三个特征, 如下图左下角所示. (这里需要注意的是, $x_0,x_1,x_2$的范围差别会非常大, 所以一定要进行特征缩放处理)

除了三次函数模型, 这里也可以选择平方根函数模型, 如下图所示.
  

五. 正规方程

5.1 正规方程

之前我们一直是用的梯度下降求解最优值. 它的缺点就是需要进行很多次迭代才能得到全局最优解. 有没有更好的方法呢? 我们先来看一个最简单的例子, 假设现在的代价函数为$J(\theta)=a\theta^2+b\theta+c$, $\theta$是一个实数. 怎样得到最优解? 很简单, 只要令它的导数为0就可以了.

事实上, 代价函数不会像例子那样简单, $\theta$也不是一个实数而是一个$n+1$维的向量. 这样, 我们分别对每个$\theta$求偏导, 再令偏导等于0, 既可以计算出左右的$\theta$了. 但看上去还是很繁琐, 所以下面我们介绍一种向量化的求解方法.
首先, 在数据集前加上一列$x_0$, 值都为1;然后将所有的变量都放入矩阵$X$中(包括加上的$x_0$);再将输出值放入向量$y$中. 最后通过公式$\theta=(X^TX)^{-1}X^Ty$, 就可以算出$\theta$的值.

下图是一个更通用的表达方式:

在Octave中, 可用如下命令计算:
  

1
  pinv(x'*x)*x'*y

这个公式叫做正规方程, 使用这种方法还有一个好处就是不需要进行特征缩放处理.

5.2 梯度下降与正规方程的比较

下图是梯度下降(Gradient Descent)和正规方程(Normal Equation)两种方法优缺点的比较:

梯度下降 正规方程
需要选择学习率$\alpha$ 不需要选择学习率$\alpha$
需要很多次迭代 不需要迭代
当有大量特征时, 也能正常工作 需要计算$(X^TX)^{-1}$ ($O(n^3)$, n非常大时, 计算非常慢)

  

5.3 正规方程不可逆的情况

使用正规方程还有一个问题就是$X^TX$可能存在不可逆的情况. 这个时候, 可能是因为我们使用了冗余的特征, 还有一个原因是我们使用了太多的特征(特征的数量超过了样本的数量). 对于这种情况我们可以删掉一些特征或者使用正则化(正则化在后面的课中讲).