监督学习 - 线性回归|学习笔记

开发者学堂课程【机器学习入门-概念原理及常用算法：监督学习 - 线性回归】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。

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监督学习 - 线性回归

 

内容介绍

一、预测线性模型

二、线性回归的定义

三、例题

四、尝试线性回归@参数服务器

 

一、预测线性模型

线性回归：预测电量的使用,收集一段时间使用温度和电量使用数据做预测线性模型，数据如下：

High Temperature(F)        Peak Demand(GW)

76.7                         1.89

72.7                         1.92

71.5                         1.96

86.0                         2.43

90.0                         2.69

87.7                         2.50

…                           ..

二维坐标轴打印结果为：

如图趋向一条直线，分析可得温度和需求间存在线性关系，假设温度和需求间存在线性关系，关系的衡量 Peak demand 由 θ1+θ2 决定，然后可以根据对明天高温的预测，通过插入模型来预测明天的电量的峰值需求。二维关系等价于在图上画一条直线来穿过一些数据，尽可能穿过多的数据减小误差，蓝色打叉数据称为观察数据，红色的一条称为 Linear regression 模型。如果不是二维数据，如多维数组做预测的话，Linear regression 会变成一个超平面，此时就是希望所有的点尽可能多的贴近平面。

 

二、线性回归的定义

首先会有输入特征一个n维的x：x⁽ⁱ⁾∈ Rⁿ,i=1,.., m

输出y值：y(i)∈ Rn(regression task)，xy组成的队则称为样本example，整个x和y联合起来称为data，模型参数称为θ向量，θ∈ Rⁿ，希望x和θ通过线性组合的关系组合起来，数学上就是x和θ的累积,其实就是把他们对应的向量相乘后再相加。

Hypothesis function:h_θ(x): Rⁿ→R,e.g. linear

regression: h_θ=x^Tθ=∑ⁿ_i=1x_iθ_i

Ÿ 如何衡量一个假设在训练数据上的“好”程度？

通常通过引入损失函数来实现：loss：R*R→R ₊

得到h是否足够接近y，如果h非常接近y那么，希望loos输出一个非常小的值，如果h离y比较远则希望loss输出一个非常大的值，对线性回归而言，平方误差squared loss l(h_θ(x),y)=(h_θ(x)-y)²

Ÿ 典型的机器学习问题：给定一组输入特征和输出

（x⁽ⁱ⁾，y⁽ⁱ⁾），i=1，..

求一个假设函数h_θ(x）求参数θ使损失总和最小化：

minimize_θ ∑ⁿ_i=1l(h_θ（x⁽ⁱ⁾）, y⁽ⁱ⁾)²

对于具体的机器学习算法都可以通过上面的算法描述，只是要指明具体的假设loss function是什么，怎么去解决loss function最小化的问题，一般是通过迭代梯图下降去解决问题。回归电力需求预测。

假设级就是h_θ=x^Tθ=∑ⁿ_i=1x_iθ_i，求解优化问题就是平方损失函数l(h_θ(x),y)=(h_θ(x)-y)²，通过Gradescent descent解决最优化问题，这个迭代公式也不是很复杂，因为要最小化θ，那么就对θ求导，得到

θ<—θ—α∑ⁿ_i=1 x⁽ⁱ⁾( x^(i) Tθ- y⁽ⁱ⁾)。

随着θ的迭代，loss function会呈现逐渐下降的趋势。最后在某种程度上，我们判定这个迭代已经收敛，此时的θ值就是我们所求的值。

假定y和x有假设级，y=h_θ(x)+ ε，符合高斯噪声ε分布

X 和 θ 一旦给定，y 的概率得出就比较简单，只要带入，就可以得到以上的公式。

从最大斯然里面所有的样本都是独立分布的，将m个样本联合起来得到下图中的公式一，最大化出现概率带入得到：

minimize_θ ∑ⁿ_i=1l(h_θ（x⁽ⁱ⁾）, y⁽ⁱ⁾)^2。

会发现，和之前的squared loss天然相等，所以从另一个维度上 squared loss 的概率上的定义来看符合人整体上的认知。

 

三、例题

考虑使用假设 H(x)=Wx，是符合线性回归的特性。预测客户X的信用额度。下面的特征在该任务的一个好假设中应该具有的正权重？

A.birth month  B.monthly income  C.current debt  D.number of credit cards owned

正确答案：B

具体通过代码计算：

根据如下的梯度公式：

核心代码,

def gradient_ descent(X, y，theta, alpha, num_ iters) :

m=y.size

J_ history = zeros (shape=(num_iters, 1))

for I in range (num iters) :

predictions = X.dot (theta . flatten()

errors_ x1 = (predictions - y)★x[:，0]

errors_x2 =(predictions - y)★x[:，1]

theta[0][0] = theta[0][0] -alpha★(1.0 / m)★errors_ x1. sum ()

theta[1][0] = theta[1][0] - alpha * (1.0 / m)★errors_ x2. sum ()

J_history[I,0]=compute_cost(X,y,theta)

return theta, J_ history

结果第五轮开始收敛，完全收敛时如图：

可以从图中看到，图中红线体现出数据整体的温度和电量下降趋势。

通过梯度下降求出的解从理论和实践上都符合需要和需求。

 

四、尝试线性回归@参数服务器

http//gitlab.alibaba-inc.comjunzhouun/ml-base/wikis/linear-regression-data下载数据，样本如下：

+---------+------+

| features | label |

15.9946,-1.0828,0.0762203,0.227703,0.419829,0.803954,-0.537721,-2.04108,-2.19316,1.85648,-2.97,0.129854,-3.73528,1.46632,0.754683,2.59952,-2.57427,3.48927,1.50397 ,0.40474,3.09598,-1. 80781, 0.25079,-1.67974,-0.735975,-7.01959,-3.31852 , 4.31049,-3.01916,2.27159,0.943873 ,0.7022580.1596,-2.39966,-2.56309,1.27655,-3.7098,-1.34109,-1.70737,2.11588,2.17938,2.96074,-0.704996,-1.57381,807,0.594809,-2.97382 ,2.77556,-3.57479,3.11177,3.93067110

http//gitlab.alibaba-inc.comjunzhouun/ml-base/wikis/linear-regression的说明，在d2.alibaba-inc.com、ODPS console等进行调用

使用命令类似∶param_server-iqing_testso_float-o cq_lr_out -a OptiOwlqn.…,快速收敛，得到模型