深度学习基础-线性回归

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回归模型

一个房子的价格取决于多个因素，例如房屋状况，位置，占地面积等

如果仅考虑面积和房龄，可设面积为x1，房龄为x2，价格为y这样我们就能建立起一套基于x1和x2的线性方程来计算y的值

其中 wi 称为权重，b 称为偏差。它们均为标量。模型的输出 是对真实价格 y 的估计，它们之间不可避免地存在误差

模型训练

为了训练上面地回归模型，我们需要收集一些真实地数据，这些数据地集合被称为训练集，其中地某一项被称为样本

假设对于上面的线性回归模型，我们收集了 n 个样本，则我们就能通过下面的表达式来计算出预测值

损失函数

由于估计值不可避免地与实际值存在偏差，为了量化偏差的大小，提出了损失函数的概念，下面的函数能够计算一个样本的偏差

该函数的实质是方差，前面的系数 1/2 是为了在求导后能够抵消掉平方，使其在形式上更简单

因此，损失函数的值越小，表示估计值越精确。当损失函数为0时，说明估计值完全等于实际值

在计算整个训练集的偏差时，通常用样本误差的平均值来衡量预测质量

我们希望通过损失函数来找到一组参数 (w1*,w2*,b*)，使得样本误差平均值最低

算法优化

线性回归模型可以通过公式直接求出最佳参数，这种解称为解析解。然而大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过有限次迭代来尽可能接近方程的解，这种解称为数值解

设函数 f(x)，为了求出 f 的零点，可以通过导数来无限逼近。当f'(x0)太大或太小时，说明 x0 离零点很远，则下一个值 x1 需要离 x0 更远。当f'(x0)接近 0 时，说明 x0 离零点很近，则下一个值 x1 需要离 x0 更近

于是我们得到 x(i+1) 与 xi 的关系

其中 η 称为学习率，它决定了下一个值与导数之间的倍数关系

将该函数推广到多元函数，只需要用偏导数代替导数，就能得到下面的表达式

设函数 f(x1,x2, ... xi)，则

回到我们上面的线性回归方程，我们只需要把模型的参数进行下面的迭代就能得到最佳参数

模型预测

在训练停止时，我们可以得到一组特殊的参数 (w1*,w2*,b)，这组参数不一定是使损失函数最小化的最优解，而是一组目前最接近最优解的特殊解，将这些参数带入回归方程就能得到预测值