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0. 概念和公式

请参考：一、机器学习之线性回归（一）

1. 涉及公式

1.1 简单线性回归

$y=wx+b$

1.2 多元线性回归

$\hat{y}=w_1{X}_1+w_2{X}_2...w_n{X}_n+w_0$

向量表示：

$\hat{y}=W^{T}X$

1.3 高斯密度函数

$f(x;\mu ,{\sigma }^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$

1.4 最大似然估计

连乘：$L(\theta |\text{data})={\prod }_{i=1}^{n}P(X_i;\theta )$
对数：$\ell (\theta |\text{data})={\sum }_{i=1}^n\log P(X_i;\theta )$

1.5 最小二乘法

$J(\theta )=\frac{1}{2}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

1.6 正规方程

$\theta =(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$

1.7 均方误差

$\text{MSE}=\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

2. 公式推导(不考虑多项式)

2.1 解决问题

1. 建模问题：
   目标： 描述变量之间的线性关系。
   问题描述： 给定一组观测数据 $(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$，其中 (x) 是自变量，(y) 是因变量，线性回归的目标是找到一条直线 $y={\theta }_0+{\theta }_{1}x$，使得这条直线最好地拟合给定的数据点。其中，${\theta }_0$ 是截距，${\theta }_1$ 是斜率。
   解法： 通过最小化均方误差（MSE）来找到最优的参数 $\theta$。这等价于解一个线性方程系统，其中涉及到对参数的偏导数等于零，或者使用正规方程（Normal Equations）。
   $\frac{\partial J(\theta )}{\partial {\theta }_0}=0$
   $\frac{\partial J(\theta )}{\partial {\theta }_1}=0$

2. 预测问题：
   目标： 使用模型进行未知变量的预测。
   问题描述： 在建立了线性回归模型后，我们希望利用这个模型对未知数据进行预测。例如，给定新的 $x$ 值，我们希望预测对应的 $y$ 值。
   解法： 使用建立好的线性回归模型，将未知 $x$ 值代入模型，得到预测的 $y$ 值。
   $\hat{y}={\theta }_0+{\theta }_{1}x$

2.2 误差分析

误差计算：
${\epsilon }_i=|y_i-\hat{y}|$
向量写法：
${\epsilon }_i=|y_i-W^T{x}_i|$

${\epsilon }_i$为误差
$y_i$为样本实际值
$\hat{y}$为预测值

假定所有的样本的误差都是独立的，上下的震荡，叠加之后形成的分布，它服从正态分布（高斯分布），服从均值为 0，方差为某定值的高斯分布。

2.3 误差分析 到 高斯密度函数

高斯密度函数（正态分布）公式：
$f(x;\mu ,{\sigma }^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$
$\mu$ ：均值，为0
${\sigma }^2$ ：方差
$x$：误差变量${\epsilon }_i$

公式简化：
$f({\epsilon }_i|\mu =0,{\sigma }^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{({\epsilon }_i-0{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$

$f({\epsilon }_i|0,{\sigma }^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{{\epsilon }_i^2}{2{\sigma }^2}\right)$

2.4 高斯密度函数 到 最大似然估计

有：$f({\epsilon }_i|0,{\sigma }^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{{\epsilon }_i^2}{2{\sigma }^2}\right)$

$P={\prod }_{i=1}^{n}f({\epsilon }_i|0,{\sigma }^2)={\prod }_{i=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{{\epsilon }_i^2}{2{\sigma }^2}\right)$

有：${\epsilon }_i=|y_i-W^T{x}_i|$

最大似然估计：

$P={\prod }_{i=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$

2.5 最大似然估计 到 最小二乘法

有：$P={\prod }_{i=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)$
对数运算：
$lo{g}_e(P)=lo{g}_e\left[{\prod }_{i=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)\right]$

累乘变成累加：
$lo{g}_e(P)=lo{g}_e\left[{\prod }_{i=1}^n\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)\right]$

$={\sum }_{i=1}^{n}lo{g}_e\left[\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }\exp \left(-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right)\right]$

$={\sum }_{i=1}^n\left[lo{g}_e\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }-\frac{（y_i-W^T{x}_i{)}^2}{2{\sigma }^2}\right]$

$={\sum }_{i=1}^n\left[lo{g}_e\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }-\frac{1}{2}.\frac{1}{{\sigma }^2}.(y_i-W^T{x}_i{)}^2\right]$

最大似然求对数后，$\pi 、\sigma$都是常量，可忽略，$(y_i-W^T{x}_i{)}^2$肯定大于零。求最大值问题，转变为求最小值问题（求减式后边的值）：

$L(\theta |\text{data})=\frac{1}{2}.{\sum }_{i=1}^n(y_i-W^T{x}_i{)}^2$

可写成最小二乘法：

$h_{\theta }(x_i)=W^T{x}_i$

$J(\theta )=\frac{1}{2}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

2.6 最小二乘法 到 正规方程

有：$J(\theta )=\frac{1}{2}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

可写成：
$J(\theta )=\frac{1}{2}(X\theta -y_i{)}^T(X\theta -y_i)$

$J(\theta )=\frac{1}{2}({\theta }^T{X}^T-y_i^T)(X\theta -y_i)$

$J(\theta )=\frac{1}{2}({\theta }^T{X}^{T}X\theta -{\theta }^T{X}^T{y}_i-y_i^{T}X\theta +y^T{y}_i)$

进行求导（注意X、y是已知量，$\theta$是未知数）
$J^{\prime }(\theta )=\frac{1}{2}({\theta }^T{X}^{T}X\theta -{\theta }^T{X}^T{y}_i-y_i^{T}X\theta +y^T{y}_i{)}^{\prime }$

$J^{\prime }(\theta )=X^T(X\theta -y)$

令导数为0：

$0=X^T(X\theta -y)$

$X^{T}X\theta =X^{T}y$

两边乘逆矩阵$(X^{T}X{)}^{-1}$进行转化, $I$ 单位矩阵为1：

$(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}X\theta =(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$

$I\theta =(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$

最小二乘法：
$\theta =(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$

2.7 最小二乘法 和 均方误差

$J(\theta )=\frac{1}{2}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

$\text{MSE}=\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n(h_{\theta }(x_i)-y_i{)}^2$

相似但用处不同：
$J(\theta )$ : 模型训练的损失函数，通过梯度下降等优化算法最小化代价函数
$\text{MSE}$: 评估模型的性能，衡量模型的预测值与真实值之间的平均平方误差