深度学习1-线性回归，逻辑回归

这些天在写前几个月学习的三维重建方面的知识的同时，也开始学习着目前比较火的深度学习。学习这个不是跟着潮流，总是在想读研到底学到了什么。

我想也就是个自学能力吧。其实感觉自己反而有点不自信了，本科毕业什么都不担心，可是现在担心的越来越多，人也慢慢变得浮躁起来，嗨，不多说了，写一写这两天学到的东西，唯有写点东西才感觉心里上的踏实。

主要参考吴恩达cs229课程

作者给出问题的引入是房价的问题，房价跟面积有关

然后将这些数据在下面坐标系中列出所有的点。

然后给出问题，就是如果我们来了一个新的面积，而面前已有的数据中没有，那我们该怎么办。

首先我们想到的我们用一个曲线去拟合这些点，得到了曲线的方程，这样自然就可以解出来。

下面之前我们先给出一些概念。

则我们给出一个学习过程

好，下面言归正传，给个说明就是

如果y的值是连续的，这就是一个回归问题，如果y的值是离散的，这就是一个分类问题。那下面开始学习线性回归。

对于上述问题，房价不仅仅跟面积有关还跟很多其他的因素有关，比如卧室的个数。如下图：

可能房价还与朝向等等其他特征有关

我们用X1，X2..Xn 去描述特征里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=卧室的个数等等，我们可以给出y的一个估计函数：

θ这系数也就是权限，就是这个特征的份量。

我们令X0=0，则我们就可以把上述公式写成

也就是转换到向量中处理

那我们的目标也就是求出这些θ。

我们采用假设法，先假设θ已经得出，那我们就要考虑给出的θ到底好不好呢，怎么衡量呢

我们采用下面的式子：

这个函数一般称为损失函数或者错误函数，主要来描述我们估计的函数h到底好不好。

对于上述式子中的1/2主要是为了求导用，假设有m个训练数据，y为真实值，h为估计值

那我们的目标就是求：

在上述最小的情况下θ的值。最好的情况也就是为0，也就是每个y跟h一样，但一般达不到。那这个怎么解呢？

首先作者给出的是梯度下降法。

我们对于上述问题可以换个思路，求在情况下的θ，也就是要选择一个θ是J（θ）最小，那怎么处理呢。

我们先给出θ的一个初始值，然后改变θ的值，使J(θ)沿梯度下降方向进行减小，即：

（α称为学习率，j为所有值0,…,n）

为什么可以写成单独一个，因为标量y对列向量X求导：

对N×1向量求导后还是N×1向量 y = f(x1,x2,..,xn) --> dy/dX = (Dy/Dx1,Dy/Dx2,..,Dy/Dxn)'

对于上式我们要求的也就是J(θ)的偏导数，下面我们假设训练数据只有一个，则可以得到：

则对于单一的训练数据有：

对于上述的迭代更新的方式有两种，批梯度下降，增量梯度下降。

批量梯度下降，就是对所有的训练数据都计算完之后在对θ更新，即

i是训练数据，j是维度，不要搞混了。

另外一种是增量梯度下降，就是每训练一个数据就对θ进行更新，如下：

然后看判断是否继续还是结束

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