Coursera 机器学习笔记(二)
主要为第三周课程内容:逻辑回归与正则化
逻辑回归(Logistic Regression)
一、逻辑回归模型引入
分类问题是指尝试预测的是结果是否属于某一个类。
- 维基百科的定义为:根据已知训练区提供的样本,通过计算选择特征参数,建立判别函数以对样本进行的分类(有监督分类)。
- 统计学习方法中定义:在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题。这时,输入变量X可以是离散的,也可以是连续的。监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(classifier)。分类器对新的输入进行输出的预测(prediction),称为分类(classification)。
典型的分类问题有:判断一封邮件是否为垃圾邮件、判断有没有的乳腺癌等等。
先只讨论二元分类问题。即y为0或者1。如判断乳腺癌分类问题,我们可以试着用线性回归的方法去拟合数据,得到一条直线:
由于线性回归模型只能预测连续的值,而对于分类问题需要判断y属于0,还是1。那么可以设置一个阈值(如:0.5)来判定:
这样线性回归也能用于分类。但是缺点是如果有个异常点,会影响拟合的直线,从而原来的阈值不再合适。如图
可以看出,线性回归模型,因为其预测的值可以超越[0,1]的范围,并不适合解决这样的问题。
引入一个新的模型使得模型的输出变量范围在(0,1)之间,即逻辑斯蒂回归模型,简称为逻辑回归。
逻辑回归的假设为:h=g(θ'x),这里引入一个新函数g,g使得h由输出范围变为(0,1)。g 称为sigmoid function 和 logistic function,表达式为:
函数图像为:
则逻辑回顾的假设也可以写成:
回到最初,我们仍然还可以通过设置阈值来判断,如给定的阈值为0.5:
h=0.5时,z = 0,即θ'x = 0。则可以推出:
那么θ'x = 0时,可以看成是模型的判断分界线,称为判定边界,如图
二、代价函数及其梯度下降法
如果按照线性回归模型的代价函数:模型误差的平方和,那么逻辑回归得到代价函数将是非凸函数(non-convex function),会有很多局部最优解,将影响梯度下降法寻找全局最优解。所以需要重新定义代价函数。
重新定义的代价函数为:
其中:
代价函数可以简写成:
那么相应的梯度算法为:
三、优化和多分类问题
寻找代价函数的最小值不仅仅只有梯度下降算法,还有其他的比如:共轭梯度( Conjugate Gradient ),局部优化法( Broyden fletcher goldfarb shann, BFGS) 和有限内存局部优化法(LBFGS)。
多分类问题即训练集里有超过2个的类,因此无法用二元变量去判断。一种解决方法是一对多方法(One-vs-All)。
一对多方法是将多分类转换为二元分类问题:将其中一个类标记为正类,其他类标记为分类,训练模型,得到参数,得到一个分类器。然后将第二个类标价为正类,其他类为负类,以此反复进行,得到一系列的模型参数。当需要预测时,运行所有分类器,选择其中最高值对应的模型所代表的正类。
四、正则化(Regularzation)
当我们训练模型的时候,通常有这三种情况:
- 得到的模型不能很好地适应训练集——低度拟合
- 得到的模型完全适应训练集,但是新输入值时,预测效果不是很好——过度拟合
- 较好地适应训练集,也能推广到新的数据。
如图:
低拟合对应的是高偏差,过拟合对应的是高方差。
如果发生过拟合问题,应该如何处理?
方法一:丢弃一些不需要的特征
- 人工选择
- 算法选择(PCA等)
方法二:正则化
保留所有特征,减小参数的大小
正则化的方法是:对那些特征所需要减小的参数,在代价函数中增加相应的惩罚。如果我们有很多特征,不知道那些特征需要惩罚,那么我们可以对所有特征进行惩罚即
其中λ称为正则化参数,根据惯例不对进行惩罚。
如果λ过小,那么相当惩罚很小,造成过拟合;如果λ过大,则会所有参数都变小,导致模型接近直线,造成低度拟合;因此也需要选择适合的λ。
对线性回归正则化:
正则化后的梯度下降算法:
注意:θ0没有正则化项,其他都有。
对逻辑回归正则化:
正则化后的梯度下降算法:
注意:虽然和线性回归一样,但是hθ(x)的表达式不一样,与线性回归不同。
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