cs229 斯坦福机器学习笔记（一）-- 入门与LR模型

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https://blog.csdn.net/Dinosoft/article/details/34960693

前言

说到机器学习，非常多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229。有相关的视频和讲义。只是好的资料
!= 好入门的资料，Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程，更适合入门。

课程有video，review questions和programing exercises，视频尽管没有中文字幕，只是看演示的讲义还是非常好理解的（假设当初大学里的课有这么好。我也不至于毕业后成为文盲。。）。最重要的就是里面的programing
exercises，得理解透才完毕得来的，毕竟不是简单点点鼠标的选择题。

只是coursera的课程屏蔽非常一些比較难的内容，假设认为课程不够过瘾。能够再看看cs229的。这篇笔记主要是參照cs229的课程。但也会穿插coursera的一些内容。

接触完机器学习，会发现有两门课非常重要，一个是概率统计。另外一个是线性代数。由于机器学习使用的数据，能够看成概率统计里的样本，而机器学习建模之后，你会发现剩下的就是线性代数求解问题。

至于学习资料，周志华最新的《机器学习》西瓜书已经出了，肯定是首选！曾经的话我推荐《机器学习实战》，能解决你对机器学习怎么落地的困惑。李航的《统计学习方法》能够当提纲參考。cs229除了lecture notes。还有session notes（简直是雪中送炭。夏天送风扇，lecture notes里那些让你认为有必要再深入了解的点这里能够找到），和problem sets。假设细致读。资料也够多了。

线性回归 linear regression

  通过现实生活中的样例。能够帮助理解和体会线性回归。比方某日，某屌丝同事说买了房子，那一般大家关心的就是房子在哪。哪个小区，多少钱一平方这些信息，由于我们知道。这些信息是"关键信息”（机器学习里的黑话叫“feature”）。

那假设如今要你来评估一套二手房的价格(或者更直接点。你就是一个卖房子的黑中介，嘿嘿)，假设你对房价一无所知（比方说房子是在非洲），那你肯定估算不准。最好就能提供同小区其它房子的报价。没有的话。旁边小区也行；再没有的话，所在区的房子均价也行；还是没有的话，所在城市房子均价也行（在北京有套房和在余杭有套房能一样么），由于你知道，这些信息是有“參考价值”的。其次，估算的时候我们肯定希望提供的信息能尽量详细，由于我们知道房子的朝向。装修好坏，位置（靠近马路还是小区中心）是会影响房子价格的。

    事实上我们人脑在估算的过程，就相似一个“机器学习”的过程。

a)首先我们须要“训练数据”，也就是相关的房价数据，当然。数据太少肯定不行，要尽量丰富。

有了这些数据。人脑能够“学习”出房价的一个大体情况。由于我们知道同一小区的同一户型，一般价格是几乎相同的（特征相近。目标值－房价也是相近的。不然就没法预測了）；房价我们一般按平方算，平方数和房价有“近似”线性的关系。

b)而“训练数据”里面要有啥信息？仅仅给你房子照片肯定不行。肯定是要小区地点。房子大小等等这些关键“特征”

c)一般我们人肉估算的时候，比較任意，也就估个大概。不会算到小数点后几位；而估算的时候，我们会參照现有数据，不会让估算跟“训练数据”差得离谱（也就是以下要讲的让损失函数尽量小），不然还要“训练数据”干嘛。 计算机擅好处理数值计算。把房价估算问题全然能够用数学方法来做。把这里的“人肉估算”数学形式化，也就是“线性回归”。

1.我们定义线性回归函数（linear regression）为: 

然后用h(x) 来预測y

最简单的样例，一个特征size，y是Price，把训练数据画在图上，例如以下图。（举最简单的样例仅仅是帮助理解，当特征仅仅有一维的时候。画出来是一条直线。多维的时候就是超平面了）

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />
这里有一个问题，假设真实模型不是线性的怎么办？所以套用线性回归的时候是须要预判的。不然训练出来的效果肯定不行。这里不必过于深究，后面也会介绍怎么通过预处理数据处理非线性的情况。

2.目标就是画一条直线尽量靠近这些点。用数学语言来描写叙述就是cost function尽量小。

为什么是平方和？ 直接相减取一下绝对值不行么， | h(x)-y |  ？ （后面的Probabilistic interpretation会解释。这样求出来的是likelihood最大。另外一个问题。 | h(x)-y |大的时候 ( h(x)-y )^2 不也是一样增大，看上去好像也一样？！

除了后者是凸函数，好求解，所以就用平方和？ 不是的，单独一个样本纵向比較确实一样，但别漏了式子前面另一个求和符号，这两者的差异体如今样本横向比較的时候，比方如今有两组差值，每组两个样本，第一组绝对值差是1,3，第二组是2,2，绝对值差求和是一样，4=4。
算平方差就不一样了，10 > 8。事实上，x^2求导是2x，这里的意思就是惩处随偏差值线性增大，终于的效果从图上看就是尽可能让直线靠近全部点）

3 然后就是怎么求解了。假设h(x)=y那就是初中时候的多元一次方程组了，如今不是。所以要用高端一点的方法。

曾经初中、高中课本也有提到怎么求解回归方程，都是按计算器。难怪我一点印象都没有。囧。

。

还以为失忆了

notes 1里面介绍3种方法

1.gradient descent （梯度下降）

a.batch gradient descent

b.stochastic gradient descent （上面的变形）

2.the normal equations

3.Newton method(Fisher scoring)

1.gradient descent algorithm

α is called the learning rate.

仅仅有一个训练数据的样例：

这个式子直观上也非常好理解，假设xj是正数。y比预測值h(x)大的话，我们要加大θ，所以α前面是+号（当xj是负数同理）

举一个数据的样例仅仅是帮助我们理解，实际中是会有多个数据的，你会体会到矩阵的便利性的。

上面的式子在详细更新的时候有小的不同

方法 a.batch gradient descent

注意，要同一时候进行更新。由于更新θ(j+1)的时候要用hθ(x)，这里的hθ(x)用的还是老的θ1 到 θj。

直观上看，等高线代表cost function的值，横纵坐标是θ1 θ2两个參数。梯度下降就是每次一小步沿着垂直等高线的方向往等高线低（图的中心）的地方走。

显然步子不能太大，不然easy扯着蛋（跨一大步之后反而到了更高的点）

方法 b.stochastic gradient descent (also incremental gradient descent) 

这两种方法看公式可能不好理解。看后面的代码实现就easy区分。

2.the normal equations。

刚開始学习的人能够先跳过推导过程（不是鼓舞不看。），直接先记住结论。

（在线性代数的复习课件cs229-linalg会说明。这个式子事实上是把y投影到X）

3.牛顿法

Another algorithm for maximizing ℓ(θ)

Returning to logistic regression with g(z) being the sigmoid function, lets now talk about a different algorithm for minimizing -ℓ(θ)。（感觉notes1里面少了个负号）

牛顿法求函数0点。即 f (Θ) = 0

这样迭代即可，f′(θ)是斜率，从图上看，就是“用三角形去拟合曲线。找0点”

由于我们是要求导数等于0。把上面的式子替换一下f(θ) = ℓ′(θ)

θ是多维的。有

where 

When Newton’s method is applied to maximize the logistic regression log likelihood function ℓ(θ), the resulting method is also called Fisher scoring.

coursera的课件提到其它方法，预计刚開始学习的人没空深究，了解一下有这些东西就好。

逻辑回归logistic regression

如今假设有一个0和1的2分类问题的。套进去线性回归去解，例如以下图

离群点会对结果影响非常大，比方上图（我们以h(x)>0.5时预測y=1。一个离群点让直线大旋转。一下子把不少点误分类了）（coursera的课程仅仅提到这个原因，但貌似不止），并且另一个问题，Intuitively, it also doesn’t make sense for h(x) to take values larger than 1 or smaller than 0 when we know that
y ∈ {0, 1}. （那h(x)在[0,1]又代表什么呢？呵呵）

换成这个曲线就好多了，这个函数是sigmoid function

g(z) 值域 (0,1)

把线性回归套进去g（z）就是

为什么是sigmoid函数？换个形状相似的函数不行么？这个后面一样有概率解释的。

注意，这个函数输出值代表“y为1的概率”，再回过头看看，前面y用1和0来表示正反也是有讲究的（讲svn的时候又换成+1。-1），直观上看sigmoid越接近1表示1的概率大，接近0表示0的概率大，另一个好处就是以下算likelihood的时候用式子好表示。

建模好，还缺一个cost function，是不是跟linear regression一样求平方差即可？

呵呵。不是。coursera课程给出的原因是套入sigmoid后，这个函数不是凸函数。不好求解了。但事实上h(x) -y 算出来是一个概率。多个训练数据的概率相加是没意义的。得相乘。

p(x,y) = p(x)* p(y)。

先讲一个useful property

推导公式时能够用，习题也会用到的

把两个概率公式合到一起

=> 

likelihood of the parameters:

log likelihood:

 

一个训练数据的时候（代入前面的结论)

注意，前面linear regression，我们求cost function的最小值。所以是减号

对于logistic regression。我们要求的是likelihood最大（附录提到，是等价的），所以要换成加号。这样θ终于的迭代式子才跟前面linear regression一样，这是巧合么？隐隐约约感觉这当中有一腿。

machine learning in practice

我总认为计算机科学动手实践非常重要，纸上谈兵不接地气。coursera有programing exercise，必须完毕下。octave用起来挺爽的。

这里记录一下关键点。

1.coursera的cost function多除了一个m

事实上起到一个归一化的作用，让迭代步长α与训练样本数无关（你能够当作α=α'/m)

2.batch gradient descent和stochastic gradient descent的区别

batch gradient descent

for iter = 1:num_iters
 A = ( X * theta - y )';
 theta = theta - 1/m * alpha * ( A * X )';
end

stochastic gradient descent

for iter = 1:num_iters
 A = ( X * theta - y )';
 for j = 1:m
   theta = theta - alpha * ( A(1, j) * X(j, :) )';
 end
end

用ex1_multi.m改改，生成两个cost下降图。能够发现stochastic gradient descent挺犀利的。

。

3.feature scaling的作用是啥？

（详细模型详细分析，这里仅仅针对LR模型，不要把结论任意推广）coursera提到的作用是加速收敛。那会影响结果么？直觉上，把一个feature扩大10倍，那算cost function的时候岂不是非常占廉价。算出来的权重会偏向这个feature么？

对这样的问题，数学家会理论证明，project师做实验验证，我习惯粗略证明，然后实验验证自己对不正确。

（以下都是粗略的想法，不是严谨证明。！

）假设每一个样本的feature j 乘以10，那算出来的θj除以10不就结果跟原来一样了？我猜不会影响。看一下我们迭代时候的式子

xj变大，h(x) 也变大，粗略迭代步长要扩大10倍（那就起到抑制θ的作用）但终于的θ要变为1/10。想想略蛋疼，比方如今100每次降低1，减99次后变为1，如今每次要降低10。却要让终于的结果到0.1，得改α才行啊。看来feature scaling能起到归一化α的作用。

把ex1.m改一下。做做实验。

会发现缩放一个feature后，收敛非常困难啊，我仅仅乘以2，原来的代码就输出NaN了。

。我把alpha平方一下 alpha^2。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />

能够发现等高线变密集了，椭圆形变得非常扁，所以步长不能非常大，收敛非常困难。一直在一个相似直线的椭圆跳来跳去慢慢挪。至于结果会不会变。用normal equation来验证，由于梯度下降有困难。

改下ex1_muliti.m

X2 = X;
X2(:,2) = X2(:, 2)* 2;
theta2 = pinv(X2' * X2) * X2' * y;
theta2
theta

theta2(2)就是奇妙地变1/2了。。

theta2 =
  8.9598e+004
  6.9605e+001
  -8.7380e+003
theta =
  8.9598e+004
  1.3921e+002
  -8.7380e+003

前面是linear regression，对logistic regression能够改ex2.m也验证下

X2(:,2)= X2(:,2)*2;
[theta2, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X2, y)), initial_theta, options);
theta2

theta:
 -25.161272
 0.206233
 0.201470
theta2 =
  -25.16127
    0.10312
    0.20147

附录

cost function的概率解释

我们知道h(x)和真实的y是有偏差的，设偏差是ε

假设ε是iid（独立同分布）的。符合高斯分布（通常高斯分布是合理的，详细不解释），联想到高斯分布的式子。有平方就不奇怪了。

 

得到

likelihood function:

求解技巧，转成 log likelihood ℓ(θ)（这个是个非常基础的技巧，后面会大量用到）:

 

To summarize: Under the previous probabilistic assumptions on the data,

least-squares regression corresponds to finding the maximum likelihood estimate of θ.

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