线性回归、预测回归、一般回归

平方误差代价函数

我们的目标就是让J()尽可能的小

梯度下降

• := 是赋值的意思
• α α 是指learning rate(学习速度)

对theta求导（斜率），theta在左半边的时候，斜率为负，所以theta会向右更新，同理在又边的时候会向左更新。可以得出当斜率为0的时候，theta不再更新。

我们可以用梯度下降对多个参数（theta）进行求导，当多个参数均开始收敛（即前后两次迭代的值不再发生变化了。一般情况下，会设置一个具体的参数，当前后两次迭代差值小于该参数时候结束迭代）的时候，这即为一个比较合适的值。

最小二乘法

• 知识回顾：矩阵的迹
  http://blog.csdn.net/mathmetics/article/deta ils/17504179

将训练特征表示为X矩阵，结果表示成y向量，仍然是线性回归模型，误差函数不变。那么θ可以直接由下面公式得出

 此方法要求X是列满秩的，而且求矩阵的逆比较慢。 

最小二乘法讲解：
https://www.cnblogs.com/iamccme/archive/2013/05/15/3080737.html

最大似然估计
http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/22/1883702.html

带权重的线性回归

上面提到的线性回归的误差函数里系统都是1，没有权重。带权重的线性回归加入了权重信息。

• 基本假设是
  !
  

• 其中假设w(i)符合公式：
  

其中x是要预测的特征，这样假设的道理是离x越近的样本权重越大，越远的影响越小。这个公式与高斯分布类似，但不一样,因为W(i)不是随机变量。
此方法成为非参数学习算法，因为误差函数随着预测值的不同而不同，这样θ无法事先确定，预测一次需要临时计算，感觉类似KNN。

分类和对数回归

一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用对数回归。

对数回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0和1上。

对数回归的假设函数如下，线性回归假设函数只是θ^T x

######sigmod函数/Logistic函数

对数回归用来分类0/1问题，也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题。这里假设了二值满足伯努利分布，也就是

当然假设它满足泊松分布、指数分布等等也可以，只是比较复杂，后面会提到线性回归的一般形式。
与第7节一样，仍然求的是最大似然估计，然后求导，得到迭代公式结果为

这个结果看上去与线性回归类似，只是θ^T x(i)换成了hθ (x（i))，但其实h就是θ^T x(i)经过g(z)映射过来的，而这也是它与最小二乘回归的最大区别

岭回归

• 参考资料：
  http://blog.csdn.net/computerme/article/details/50486937

简单来说，岭回归是在矩阵X^tX上加入一个∂ I 从而使矩阵奇异，进而能对X^tX+ ∂ I 求逆。其中矩阵I是一个m*m的单位矩阵，对角线元素为1，其余元素为0，而∂是一个用户定义的数值。在这种情况下，回归系数的计算公式变成：

岭回归最先用于处理特征数多于样本数的情况，现在也用于在估计中加入偏差，从而得到更好的估计，这里通过引入∂来限制了所有w之和，通过引入惩罚项，能够减少不重要的参数，这个技术在统计学中也叫做缩减。