机器学习-李宏毅Regression-Case Study
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习-李宏毅Regression-Case Study相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Regression
(Regression:回归
这个解释是我觉得最靠谱的解释，合理的揭示了回归的含义——用观察使得认知接近真值的过程，回归本源。
?在我们认知（测量）这个世界的时候，我们并不能得到这个世界的全部信息（真值），只能得到这个世界展现出的可被我们观测的部分信息。那么，如果我们想得到世界的真值，就只能通过尽可能多的信息，从而使得我们的认识，无限接近（回归）真值。
其中，真值的概念是一个抽象的概念（感觉是从统计学中给出的）。真值是真实存在于这个世界的，但是却又永远无法真正得到。因为，无论是受限于我们自身的认知水平，还是测量手段，都会存在偏差，导致无法得到真值。就像海森堡测不准原理一样，永远不可能知道一个确定的真值。
二.回归分析(Regression analysis)
所谓回归分析，是分析自变量与因变量之间定量的因果关系，并且用回归方程描述。
结合上面所说的回归的含义，我们可以重新对回归分析进行解释。也就是，通过更多的数据（自变量和因变量），使得回归方程的参数更加准确，更能精确地描述自变量和因变量之间的关系。这里的真值是什么呢？就是自变量和因变量之间的关系。我们的认知又是什么呢？就是回归方程的参数。
而这里引入了一个新的概念——因果性。因果性关注的其实就是因和果之间的关系。那么回归分析完成的就是，让我们现有的认知无限接近因和果之间的关系。这里面的因果是一种空间上的因果，而时间上的因果可见后面的自回归（AR）。
由此，我们又可以看出，真值的表现可以通过关系的形式表现。它并不是存在那里的一个向量，而是描述向量之间的关系。就像我们的大脑一样，我们的大脑中并没有一个像电脑一样的存储介质??来存储记忆。而是，通过数量众多的神经元，组成的繁杂的神经元网络中的联系（关系）来存储的。
三.其他回归
3.1线性回归（linear Regression）
以线性形式描述回归方程。
3.2自回归（Auto Regression，AR）
因变量和自变量都为同一个?变量的回归方法 )
Regression-Case Study
(Regression可以做很多事情，例如Stock Market Forecast、Self-driving Car、Recommendation等等 ，在这里是通过预测宝可梦（pokemons）进化后过的CP值（战斗力），来说明Regression)
- 输入一个pokemons，通过f()函数，输出进化后的cp值
- 接下来就要寻找合适的model，首先会有一堆的function，我们假设模型为y=b+w*x（线性模型），对应的w和b可能有多种，现在需要从其中找到最好的一组
- 通过训练集寻找最好的function
- 将训练集中的数据输入，包括x和真实的cp值，建立一个相关的坐标轴如上图，可以看出有一条大致的曲线符合函数
- 为了判断得到的function是否为最佳的function，引入了一个Loss function L（即函数的函数）,它是通过输入一个函数，从而输出这个函数有多差，将这个函数定义为如上的形式，其中括号内的部分表示真实值和预测值差多少，整体表示估测误差的平方和。
- 倘若以f的b和w分别作为横纵坐标，则图中的每一个点都将会对应一个 function，现在需要从其中选择loss最小的时候对应的w和b，其中红色部分的loss非常大，属于不好的function，蓝色部分属于较好的function
- 现在我们需要选择一个最好的function，在这里我们采用梯度下降算法来对w和b进行调整，选出的w和b要使得loss函数最小L()
- 在上图中首先只考虑一个参数即参数w，我们的目的是寻找loss最小时对应的w值为多少，即找到图中L(w)最低点
- 分为两步：(1)首先随机的选取一个w0值 (2)计算w值为w0时对应的微分值（即斜率），如果结果为正，则说明处于图像的上升部分，需要减小w的值；反之若为负，则需要增大w
- 紧接着需要更新w的值为w1，更新的公式如上图中w1所示，按照这样的模式不断更新参数知道找到最佳的w值为止。
- gradient descent的增加量（往右踏一步的stepsize取决与两件事：1.现在的微分值有多大，越大说明在越陡峭的地方，移动距离就越大。2.常数η学习率）
- learning rate是一个事先定好的数值，若其越大，则说明踏一步参数更新的幅度就比较大，否则就比较小。越大学习的效率就比较高
- 在这个过程中你可能会担心找到wT(local optimal局部最优)，而忽略not global optimal的w值，但其实这个问题不需要担心。
- 当然，假如有两个参数呢？这里，我们假设参数为w和b，我们的目的依旧是找到loss最小时对应的w和b的值
- (Randomly)首先随机选取w0值和b0值
- (Compute)分别计算对于w和b的偏导值；（更新）利用上面给定的公式更新w1,b1等（其中η为学习率，?L/?w或?L/?b 越大→越陡→w或b移动距离越大，若?L/?w或?L/?b小于0，则需要增大w和b，因此是相反的，故而用“-”）
- 按照2的方式继续更新参数
- Gradient指的是
- 这其中你可能会担心的一个问题：会不会陷入局部最优的问题。在linear regression中这个问题不需要担心，因为在中loss function L 是convex的，即没有local optimal的位置的，其等高线是一圈圈的，没有local optimal的位置，随便选一个起始点，根据gradient descent选出来的都会是同一组参数
- 计算?L/?w或?L/?b
- 通过上面的一系列参数更新计算，最终得到一组w和b，确定了一个函数f,如图所示，可以看到有很多的数据并没有很好滴拟合函数，这样就可能造成预测不准确的问题，还需要对函数进行进一步的优化。
- 在上面的模型中我们采用一次方程，不难想象如果我们采用二次，三次以及多次的效果会不会更好一些。
- 然而实验证明并不一定如此。
- 通过实验可以发现当我们增加函数的次数时，函数越复杂，在训练集上的error会越小即拟合地越好，然而在测试集上的效果却不一定很好，反而会变差。这种现象叫做overfitting（过拟合）
现收集更多的数据，可能包含多种不同的函数，不同的种类，现在我们回到step1重新设计函数
由此看出每一种类的x会对应一个y函数，为了方便表示，可以将其进行归纳统一
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