【机器学习】机器学习创建算法第5篇：线性回归,学习目标【附代码文档】-CFANZ编程社区

机器学习（算法篇）完整教程（附代码资料）主要内容讲述：机器学习算法课程定位、目标，K-近邻算法定位,目标,学习目标,1 什么是K-近邻算法,1 Scikit-learn工具介绍,2 K-近邻算法API。K-近邻算法，1.4 k值的选择学习目标,学习目标,1 kd树简介,2 构造方法,3 案例分析,4 总结。K-近邻算法，1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍学习目标,1 案例：鸢尾花种类预测,2 scikit-learn中数据集介绍,1 什么是特征预处理,2 归一化,3 标准化。K-近邻算法，1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现学习目标,1 再识K-近邻算法API,2 案例：鸢尾花种类预测,总结,1 什么是交叉验证(cross validation),2 什么是网格搜索(Grid Search)。线性回归，2.1 线性回归简介学习目标,1 线性回归应用场景,2 什么是线性回归,1 线性回归API,2 举例,1 常见函数的导数。线性回归，2.6 梯度下降法介绍学习目标,1 全梯度下降算法（FG）,2 随机梯度下降算法（SG）,3 小批量梯度下降算法（mini-bantch）,4 随机平均梯度下降算法（SAG）,5 算法比较。线性回归，2.8 欠拟合和过拟合学习目标,1 定义,2 原因以及解决办法,3 正则化,4 维灾难【拓展知识】。线性回归，2.9 正则化线性模型学习目标,1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization),2 Lasso Regression(Lasso 回归),3 Elastic Net (弹性网络),4 Early Stopping [了解],1 API。逻辑回归，3.4 分类评估方法学习目标,1.分类评估方法,2 ROC曲线与AUC指标,3 总结,1 曲线绘制,2 意义解释。决策树算法，4.4 特征工程-特征提取学习目标,1 特征提取,2 字典特征提取,3 文本特征提取。决策树算法，4.5 决策树算法api学习目标,1 泰坦尼克号数据,2 步骤分析,3 代码过程,3 决策树可视化,学习目标。集成学习，5.3 Boosting学习目标,1.boosting集成原理,2 GBDT(了解),3.XGBoost【了解】,4 什么是泰勒展开式【拓展】,学习目标。聚类算法，6.4 模型评估学习目标,1 误差平方和(SSE \The sum of squares due to error)：,2 “肘”方法 (Elbow method) — K值确定,3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）,4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）,5 总结。聚类算法，6.6 特征降维学习目标,1 降维,2 特征选择,3 主成分分析,1 需求,2 分析。

全套笔记资料代码移步：前往gitee仓库查看

感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~

全套教程部分目录：

部分文件图片：

线性回归

学习目标

掌握线性回归的实现过程
应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测
知道回归算法的评估标准及其公式
知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法
知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处
应用Ridge实现回归预测
应用joblib实现模型的保存与加载

2.1 线性回归简介

1 线性回归应用场景

房价预测
销售额度预测
贷款额度预测

举例：

2 什么是线性回归

2.1 定义与公式

线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。

特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归

çº¿æ§åå½å¬å¼

线性回归用矩阵表示举例

那么怎么理解呢？我们来看几个例子

期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩
房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率

上面两个例子，我们看到特征值与目标值之间建立了一个关系，这个关系可以理解为线性模型。

2.2 线性回归的特征与目标的关系分析

线性回归当中主要有两种模型，**一种是线性关系，另一种是非线性关系。**在这里我们只能画一个平面更好去理解，所以都用单个特征或两个特征举例子。

线性关系
- 单变量线性关系：

çº¿æ§å³ç³"å¾

多变量线性关系

å¤åéçº¿æ§å³ç³"

注释：单特征与目标值的关系呈直线关系，或者两个特征与目标值呈现平面的关系

更高维度的我们不用自己去想，记住这种关系即可

非线性关系

éçº¿æ§å³ç³"

理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果

缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果

2.1.2 正规方程求解举例

以下表示数据为例：

即：

运用正规方程方法求解参数：

2.1.3 正规方程的推导

推导方式一：

把该损失函数转换成矩阵写法：

其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵

对其求解关于w的最小值，起止y,X 均已知二次函数直接求导，导数为零的位置，即为最小值。

求导：

注：式(1)到式(2)推导过程中, X是一个m行n列的矩阵，并不能保证其有逆矩阵，但是右乘XT把其变成一个方阵，保证其有逆矩阵。

式（5）到式（6）推导过程中，和上类似。

推导方式二【拓展】：

[

2.2 梯度下降(Gradient Descent)

2.2.1 什么是梯度下降

梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。

假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降的地方走，（同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走）。然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。

梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。

首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。

我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。

根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向。所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。

2.2.2 梯度的概念

梯度是微积分中一个很重要的概念

在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率

在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向

这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的反方向一直走，就能走到局部的最低点！

2.2.3 梯度下降举例

1. 单变量函数的梯度下降**

我们假设有一个单变量的函数 :J(θ) = θ2

函数的微分:J、(θ) = 2θ

初始化，起点为： θ0= 1

学习率：α = 0.4

我们开始进行梯度下降的迭代计算过程:

如图，经过四次的运算，也就是走了四步，基本就抵达了函数的最低点，也就是山底

2.多变量函数的梯度下降

我们假设有一个目标函数：:J(θ) = θ12+ θ22

现在要通过梯度下降法计算这个函数的最小值。我们通过观察就能发现最小值其实就是 (0，0)点。但是接下来，我们会从梯度下降算法开始一步步计算到这个最小值! 我们假设初始的起点为: θ0= (1, 3)

初始的学习率为:α = 0.1

函数的梯度为:▽:J(θ) =< 2θ1,2θ2>

进行多次迭代:

我们发现，已经基本靠近函数的最小值点

2.2.4 梯度下降（Gradient Descent）公式

1) α是什么含义？

α在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离，以保证不要步子跨的太大扯着蛋，哈哈，其实就是不要走太快，错过了最低点。同时也要保证不要走的太慢，导致太阳下山了，还没有走到山下。所以α的选择在梯度下降法中往往是很重要的！α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！