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    对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习

    Author:[email protected] Date:

    对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习。假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中,每一个分量,就可以看做一个特征数据。每个特

    回归问题的条件/前提:

    1) 收集的数据

    2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。

     

    1. 线性回归

    假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。
    收集的数据中,每一个分量,就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数,向量表示形式:

    clip_image005

     

    这个就是一个组合问题,已知一些数据,如何求里面的未知参数,给出一个最优解。 一个线性矩阵方程,直接求解,很可能无法直接求解。有唯一解的数据集,微乎其微。

    基本上都是解不存在的超定方程组。因此,需要退一步,将参数求解问题,转化为求最小误差问题,求出一个最接近的解,这就是一个松弛求解。

     

    求一个最接近解,直观上,就能想到,误差最小的表达形式。仍然是一个含未知参数的线性模型,一堆观测数据,其模型与数据的误差最小的形式,模型与数据差的平方和最小:

    clip_image006

    这就是损失函数的来源。接下来,就是求解这个函数的方法,有最小二乘法,梯度下降法。


    http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%96%B9%E7%A8%8B%E7%BB%84

    最小二乘法

    是一个直接的数学求解公式,不过它要求X是列满秩的,

    clip_image008

    梯度下降法

    分别有梯度下降法,批梯度下降法,增量梯度下降。本质上,都是偏导数,步长/最佳学习率,更新,收敛的问题。这个算法只是最优化原理中的一个普通的方法,可以结合最优化原理来学,就容易理解了。

     

    2. 逻辑回归

    逻辑回归与线性回归的联系、异同?

    逻辑回归的模型 是一个非线性模型,sigmoid函数,又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型,因为除去sigmoid映射函数关系,其他的步骤,算法都是线性回归的。可以说,逻辑回归,都是以线性回归为理论支持的。

    只不过,线性模型,无法做到sigmoid的非线性形式,sigmoid可以轻松处理0/1分类问题。

     

    另外它的推导含义:仍然与线性回归的最大似然估计推导相同,最大似然函数连续积(这里的分布,可以使伯努利分布,或泊松分布等其他分布形式),求导,得损失函数。

    \begin{align}J(\theta) = -\frac{1}{m} \left[ \sum_{i=1}^m y^{(i)} \log h_\theta(x^{(i)}) + (1-y^{(i)}) \log (1-h_\theta(x^{(i)})) \right]\end{align}

    逻辑回归函数

    f(t) = \frac{e^t}{e^t+1} = \frac{1}{1+e^{-t}},  表现了0,1分类的形式。

    应用举例:

    是否垃圾邮件分类?

    是否肿瘤、癌症诊断?

    是否金融欺诈?

     

    3. 一般线性回归

    线性回归 是以 高斯分布 为误差分析模型; 逻辑回归 采用的是 伯努利分布 分析误差。

    而高斯分布、伯努利分布、贝塔分布、迪特里特分布,都属于指数分布。

    clip_image040

    而一般线性回归,在x条件下,y的概率分布 p(y|x) 就是指 指数分布.

    经历最大似然估计的推导,就能导出一般线性回归的 误差分析模型(最小化误差模型)。

     

    softmax回归就是 一般线性回归的一个例子。

    有监督学习回归,针对多类问题(逻辑回归,解决的是二类划分问题),如数字字符的分类问题,0-9,10个数字,y值有10个可能性。

    而这种可能的分布,是一种指数分布。而且所有可能的和 为1,则对于一个输入的结果,其结果可表示为:

     

    \begin{align}h_\theta(x^{(i)}) =\begin{bmatrix}p(y^{(i)} = 1
    参数是一个k维的向量。
     
    而代价函数:
    \begin{align}J(\theta) = - \frac{1}{m} \left[ \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{k}  1\left\{y^{(i)} = j\right\} \log \frac{e^{\theta_j^T x^{(i)}}}{\sum_{l=1}^k e^{ \theta_l^T x^{(i)} }}\right]\end{align}
    是逻辑回归代价函数的推广。

     

     

    而对于softmax的求解,没有闭式解法(高阶多项方程组求解),仍用梯度下降法,或L-BFGS求解。

     

    当k=2时,softmax退化为逻辑回归,这也能反映softmax回归是逻辑回归的推广。

     

    线性回归,逻辑回归,softmax回归 三者联系,需要反复回味,想的多了,理解就能深入了。

     

    4. 拟合:拟合模型/函数

    由测量的数据,估计一个假定的模型/函数。如何拟合,拟合的模型是否合适?可分为以下三类

    合适拟合

    欠拟合

    过拟合

     

    看过一篇文章(附录)的图示,理解起来很不错:

     欠拟合:
    逻辑回归欠拟合-我爱公开课-52opencourse.com

     

    合适的拟合
    逻辑回归合适的拟合-我爱公开课-52opencourse.com

    过拟合
    逻辑回归过拟合-我爱公开课-52opencourse.com

    过拟合的问题如何解决?

    问题起源?模型太复杂,参数过多,特征数目过多。

    方法: 1) 减少特征的数量,有人工选择,或者采用模型选择算法

    http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html (特征选择算法的综述)

         2) 正则化,即保留所有特征,但降低参数的值的影响。正则化的优点是,特征很多时,每个特征都会有一个合适的影响因子。

     

    5. 概率解释:线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?

    假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布。这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律。

    数据x与y的条件概率:

    clip_image016

    若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大。概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计敲打。对最大似然函数估计进行推导,就得出了求导后结果: 平方和最小公式

     

    6. 参数估计 与 数据的关系

    拟合关系

     

    7. 错误函数/代价函数/损失函数:

    线性回归中采用平方和的形式,一般都是由模型条件概率的最大似然函数 概率积最大值,求导,推导出来的。

    统计学中,损失函数一般有以下几种:

    1) 0-1损失函数

    L(Y,f(X))={1,0,Yf(X)Y=f(X)

    2) 平方损失函数

    L(Y,f(X))=(Yf(X))2

    3) 绝对损失函数

    L(Y,f(X))=|Yf(X)|

    4) 对数损失函数

    L(Y,P(Y|X))=logP(Y|X)

    损失函数越小,模型就越好,而且损失函数 尽量 是一个凸函数,便于收敛计算。

    线性回归,采用的是平方损失函数。而逻辑回归采用的是 对数 损失函数。 这些仅仅是一些结果,没有推导。

     

    8. 正则化:

    为防止过度拟合的模型出现(过于复杂的模型),在损失函数里增加一个每个特征的惩罚因子。这个就是正则化。如正则化的线性回归 的 损失函数:

    正则化正式的定义-我爱公开课-52opencourse.com

    lambda就是惩罚因子。

    正则化是模型处理的典型方法。也是结构风险最小的策略。在经验风险(误差平方和)的基础上,增加一个惩罚项/正则化项。

    线性回归的解,也从

    θ=(XTX)1XTy

     

    转化为

    不可逆后的正规方程-我爱公开课-52opencourse.com

    括号内的矩阵,即使在样本数小于特征数的情况下,也是可逆的。

     

    逻辑回归的正则化:

    正则化逻辑回归Cost Function-我爱公开课-52opencourse.com

     

    从贝叶斯估计来看,正则化项对应模型的先验概率,复杂模型有较大先验概率,简单模型具有较小先验概率。这个里面又有几个概念。

    什么是结构风险最小化?先验概率?模型简单与否与先验概率的关系?

     

    经验风险、期望风险、经验损失、结构风险

    期望风险(真实风险),可理解为 模型函数固定时,数据 平均的 损失程度,或“平均”犯错误的程度。 期望风险是依赖损失函数和概率分布的。

    只有样本,是无法计算期望风险的。

    所以,采用经验风险,对期望风险进行估计,并设计学习算法,使其最小化。即经验风险最小化(Empirical Risk Minimization)ERM,而经验风险是用损失函数来评估的、计算的。

    对于分类问题,经验风险,就训练样本错误率。

    对于函数逼近,拟合问题,经验风险,就平方训练误差。

    对于概率密度估计问题,ERM,就是最大似然估计法。

     

    而经验风险最小,并不一定就是期望风险最小,无理论依据。只有样本无限大时,经验风险就逼近了期望风险。

    如何解决这个问题? 统计学习理论SLT,支持向量机SVM就是专门解决这个问题的。

    有限样本条件下,学习出一个较好的模型。

    由于有限样本下,经验风险Remp[f]无法近似期望风险R[f] 。因此,统计学习理论给出了二者之间的关系:R[f] <= ( Remp[f] + e )

    而右端的表达形式就是结构风险,是期望风险的上界。而e = g(h/n)是置信区间,是VC维h的增函数,也是样本数n的减函数。

    VC维的定义在 SVM,SLT中有详细介绍。e依赖h和n,若使期望风险最小,只需关心其上界最小,即e最小化。所以,需要选择合适的h和n。这就是结构风险最小化Structure Risk Minimization,SRM.

    SVM就是SRM的近似实现,SVM中的概念另有一大筐。就此打住。

     

    1范数,2范数 的物理意义:

    范数,能将一个事物,映射到非负实数,且满足非负性,齐次性,三角不等式。是一个具有“长度”概念的函数。

    1范数为什么能得到稀疏解?

    压缩感知理论,求解与重构,求解一个L1范数正则化的最小二乘问题。其解正是 欠定线性系统的解。

    2范数为什么能得到最大间隔解?

    2范数代表能量的度量单位,用来重构误差。

    以上几个概念理解需要补充。

     

    9. 最小描述长度准则:

    即一组实例数据,存储时,利用一模型,编码压缩。模型长度,加上压缩后长度,即为该数据的总的描述长度。最小描述长度准则,就是选择 总的描述长度最小的模型。

    最小描述长度MDL准则,一个重要特性就是避免过度拟合现象。

    如利用贝叶斯网络,压缩数据,一方面, 模型自身描述长度 随模型复杂度的增加而增加 ; 另一方面, 对数据集描述的长度随模型复杂度的增加而下降。因此, 贝叶斯网络的 MD L总是力求在模型精度和模型复杂度之间找到平衡。当模型过于复杂时,最小描述长度准则就会其作用,限制复杂程度。

    奥卡姆剃刀原则:

     如果你有两个原理,它们都能解释观测到的事实,那么你应该使用简单的那个,直到发现更多的证据。

       万事万物应该尽量简单,而不是更简单。

     

    11. 凸松弛技术:

    将组合优化问题,转化为易于求解极值点的凸优化技术。凸函数/代价函数的推导,最大似然估计法。

     

    12. 牛顿法求解 最大似然估计

    前提条件:求导迭代,似然函数可导,且二阶可导。

    迭代公式:
    clip_image036

    若是 向量形式,

    clip_image037 

    H就是 n*n 的hessian矩阵了。

    特征:当靠近极值点时,牛顿法能快速收敛,而在远离极值点的地方,牛顿法可能不收敛。 这个的推导?

    这点是与梯度下降法的收敛特征是相反的。

     

    线性与非线性:

    线性,一次函数;非线性,输入、输出不成正比,非一次函数。

    线性的局限性:xor问题。线性不可分,形式:

    x  0

    0  x

    而线性可分,是只用一个线性函数,将数据分类。线性函数,直线。

    线性无关:各个独立的特征,独立的分量,无法由其他分量或特征线性表示。

     

    核函数的物理意义:

    映射到高维,使其变得线性可分。什么是高维?如一个一维数据特征x,转换为(x,x^2, x^3),就成为了一个三维特征,且线性无关。一个一维特征线性不可分的特征,在高维,就可能线性可分了。

     

    逻辑回归logicalistic regression 本质上仍为线性回归,为什么被单独列为一类?

    其存在一个非线性的映射关系,处理的一般是二元结构的0,1问题,是线性回归的扩展,应用广泛,被单独列为一类。

    而且如果直接应用线性回归来拟合 逻辑回归数据,就会形成很多局部最小值。是一个非凸集,而线性回归损失函数 是一个 凸函数,即最小极值点,即是全局极小点。模型不符。

    非凸函数-我爱公开课-52opencourse.com

     

    若采用 逻辑回归的 损失函数,损失函数就能形成一个 凸函数。

     

    凸函数-我爱公开课-52opencouse.com

     

     

    多项式样条函数拟合

    多项式拟合,模型是一个多项式形式;样条函数,模型不仅连续,而且在边界处,高阶导数也是连续的。好处:是一条光滑的曲线,能避免边界出现震荡的形式出现(龙格线性)
    http://baike.baidu.com/view/301735.htm

     

    以下是几个需慢慢深入理解的概念:

    无结构化预测模型

     

    结构化预测模型

    什么是结构化问题?

     

    adaboost, svm, lr 三个算法的关系。

    三种算法的分布对应 exponential loss(指数 损失函数), hinge loss, log loss(对数损失函数), 无本质区别。应用凸上界取代0、1损失,即凸松弛技术。从组合优化到凸集优化问题。凸函数,比较容易计算极值点。

     

    正则化与贝叶斯参数估计的联系?

     

    部分参考文章:

    http://www.guzili.com/?p=45150

    http://52opencourse.com/133/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E4%B8%83%E8%AF%BE-%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96-regularization

    http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html


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