回归----多项式拟合正弦曲线

回归----多项式拟合正弦曲线

做了什么？

使用多项式拟合一个周期内、加入噪声的正弦曲线。

具体过程如下：

• 数据生成：

在正弦函数sin(x)一个周期中均匀产生N个数据点，并在y轴上加入标准高斯分布的噪声，即

yⁱ= sin(xⁱ)+e，

e服从N(0,1),i<=N && i>=1, (xⁱ, yⁱ)表示第i个数据

• 假设空间：

  这里使用多项式：

  h(x,w) = w₀+w₁*x+w₂*x²+…

  即h(x) = w^T*X，w为多项式系数（M维列向量），X的形式如下，

  X= [ 1 x x² x³ … ]^T

• 优化目标：

  首先求解不加正则项的多项式，接着再求加入正则项的；

  我们想要使多项式尽可能的经过数据点，必须有某种指标去衡量多项式的好坏，这里使用每个数据点相对拟合多项式的偏差的平方和来衡量，当然希望这个损失越小越好。如果多项式的阶数越大，则损失会越小，但是这只是在训练集上的损失越来越小，即较好的拟合了训练集，这在训练集数量足够多的情况下是没有问题的；但是如果数据集数量较少，有可能在训练集上拟合的较好，但是有可能会出现过学习问题，即在验证集上的泛化能力降低，因此希望降低模型的复杂度，即通过加入正则项对模型复杂度进行惩罚（这里正则项采用二范式，也可使用一范式或者平方和等等）。下面对两种优化目标分别求解：

  1.    不加正则项的最小二乘法：

  
  

          

  2.    加入正则项的最小二乘法：

  
  

                           

  其中为w的二范式，y为N维列向量，X为N×M矩阵, X具体形式如下：

• 求解策略：

  1.    对于第一种目标，即不加正则项的最小二乘，我们要最小化J(w)，用J(w)对w求导并令导数为零，可以得到w的解析解：

2.    对于第二种目标，即加入正则项的最小二乘，我们无法通过求导为零求出w的解析解，必须使用优化方法去逼近最优解，这里使用梯度下降法来逼近最优解；

正则项系数的选取，若过小，模型还是会过学习，若过大，模型会过于简单，一般采用交叉验证的方法寻找最好的。

梯度下降过程：

（1）  首先选取w的初始值；

（2）  求梯度，并更新w值，

（3）  循环迭代第二步，直到前后两次J(w)的变化足够小。

• 模型评价与选择

  在给定多项式次数M和正则项系数情况的最优模型能够求出，怎么评价不同M，的好坏呢？可以用模型在验证集上的损失来衡量它的好坏。

  具体做法可以采用交叉验证来遍历M和，最小损失对应的M和就是最好的，具体如下：

  对于每一对(M，)，采用交叉验证可以求得一个损失，那么：

• 实验结果

  1.    不加正则项的拟合

从图中可以看出，随着次数的增加，模型经过更多的点，变得越来越复杂，7次多项式经过最多的点，但没有刻画出正弦曲线的轮廓，产生了过拟合；反而更低次数，3次多项式更能反映正弦曲线。

2.    加入正则项拟合

下面第一幅图是，各个次数的多项式的最优的拟合曲线（没有给出），圆圈对应的是所有中最优的曲线

根据结果，最优M=4，当M=4时，不同 对应的损失loss如中间图所示，有一个最好的=0.3，此时的曲线在最右边的图

3.    因为自己编写的梯度下降函数收敛太慢，上面是调用matlab 库中梯度下降函数，下图是使用共轭梯度方法求得结果：

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