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吴恩达机器学习笔记（2）—单变量线性回归

news 来源：原创 2025/6/15 9:35:17

一、模型表示

二、代价函数

三、代价函数的直观理解（1）

四、代价函数的直观理解（2）

五、梯度下降

六、梯度下降的直观理解

七、线性回归的梯度下降

在本篇内容中，我们将介绍第一个机器学习算法——线性回归算法。更重要的是，我们将借助这个算法，带你了解一个完整的监督学习流程。

一、模型表示

我们通过一个例子来开始：预测房价。我们拥有一个数据集，记录了美国俄勒冈州波特兰市的若干房子面积及其对应的成交价格。横轴表示房子的面积（平方英尺），纵轴表示房价（千美元）。如果有一套房子面积是 1250 平方英尺，想知道大概能卖多少钱。你可以通过构建一个预测模型来实现，比如你可以用一条直线来拟合数据，从而推断出：这套房子可能值大约 22 万美元左右。

这是监督学习算法的一个例子。因为在训练过程中，每个数据样本都包含一个“正确答案”，也就是我们已经知道的真实输出（每个房子的实际售价）。而且这还是一个回归问题的例子，因为预测一个具体的数值输出（房子的价格）。

在监督学习中我们有一个数据集，这个数据集被称训练集，如下图。

在课程中，使用以下符号来描述训练集和模型结构：

m：训练样本数量

x：特征/输入变量（例如房子面积）

y：目标变量/输出变量（例如房子价格）

$({{x}^{(i)}},{{y}^{(i)}})$ ：第 i 个训练样本

h：学习算法输出的假设函数（hypothesis）

一个典型的监督学习过程如下：

收集训练数据，比如不同面积的房子及其对应价格。

将这些数据输入给学习算法。

算法“学习”出一个函数 h，也就是我们的预测模型。

当想预测一套房子的售价时，只需将其面积作为输入，使用这个函数 h 得到预测价格。

换句话说，我们希望找到一个函数 h，使得它能近似地预测出输入 x（房屋面积）对应的输出 y（价格）。这可以用线性函数表示为：

$h_\theta \left( x \right)=\theta_{0} + \theta_{1}x$

因为这里只有一个特征（房子面积），所以我们称这种情况为单变量线性回归。

二、代价函数

在这一节中我们将定义代价函数的概念，这有助于我们弄清楚如何把最有可能的直线与我们的数据相拟合。在上一节中，我们得到的假设函数为一个线性函数形式：

$h_\theta \left( x \right)=\theta_{0} + \theta_{1}x$

选择不同的参数 $\theta_{0}$ 和 $\theta_{1}$ 会得到不同的假设函数 $h_\theta \left( x \right)$ ，如下图。

$\theta_{i}$ 称为模型参数，我们要做的是选择出一组合适的参数 $\theta_{0}$ 和 $\theta_{1}$ ，使得模型预测值 $h_\theta \left( x \right)$ 与实际值 y 的差距最小。这里给出标准定义，在线性回归中要解决的是最小化问题。

最小化公式，加平方是为了使差距极其小

$\min_{\theta_0,\, \theta_1} \qquad (h_\theta(x) - y)^2$

对所有训练样本的差距进行求和， $\frac{1}{2m}$ 是为了尽量减少平均误差

$\min_{\theta_0,\, \theta_1} \qquad \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)}\right)^2$

由于假设函数表示为

$h_\theta(x^{(i)}) = \theta_{0} + \theta_{1}x^{(i)}$

因此问题变成找到 $\theta_{0}$ 和 $\theta_{1}$ 的值，使以下公式最小

$\min_{\theta_0,\, \theta_1} \qquad J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)} \right)^2$

$J(\theta_0, \theta_1)$ 就是代价函数，这个函数也叫作 平方误差代价函数，它是回归问题中最常见也是最合理的选择之一。

三、代价函数的直观理解（1）

在这一节中，为了更好地使代价函数J可视化，我们使用一个简化的代价函数，可以让我们更好的理解代价函数的概念。

将假设函数的参数 $\theta_{0}$ 视为0

$h_\theta(x^{(i)}) = \theta_{1}x^{(i)}$

那么代价函数就变为

$\min_{\theta_1} \qquad J(\theta_1) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)} \right)^2$

优化目标就是尽量减少 $J(\theta_1)$ 的值

实际上，有两个关键函数是我们需要去了解的。一个是假设函数 $h_\theta(x)$ ，第二个是代价函数 $J(\theta_1)$ 。假设函数h是对于给定的 $\theta_1$ 的值，是一个关于 x 的函数。代价函数J是关于参数 $\theta_1$ 的函数。假设有三个点的训练集(1,1) (2,2) (3,3) ，当 $\theta_1=1$ 时，代价函数J的值计算如下。

$\begin{aligned} J(\theta_1) &= \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)} \right)^2 \\ &= \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( \theta_{1}x^{(i)} - y^{(i)} \right)^2 \\ &= \frac{1}{2m}(0^2+0^2+0^2) \\ &= 0 \end{aligned}$

得出当 $\theta_1=1$ 时， $h_\theta(x^{(i)}) = y^{(i)}$ ，因此 $J(1) = 0$

绘制的两个函数的图形如下。

当 $\theta_1=0.5$ 时，代价函数J的值计算如下。

$\begin{aligned} J(\theta_1) &= \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( \theta_{1}x^{(i)} - y^{(i)} \right)^2 \\ &= \frac{1}{2*3}[(0.5-1)^2+(1-2)^2+(1.5-3)^2] \\ &\approx 0.58 \end{aligned}$

得出当 $\theta_1=0.5$ 时， $J(0.5) \approx 0.58$

绘制的两个函数的图形如下。

同理，计算出其它代价函数J的值，比如：

当 $\theta_1=0$ 时， $J(0) \approx 2.3$

当 $\theta_1=-0.5$ 时， $J(-0.5) \approx 5.25$

最终，得到的代价函数J的图形如下。

学习算法的优化目标，是通过选择 $\theta_1$ 的值，获得最小的 $J(\theta_1)$ 。在这条曲线中，当 $\theta_1 = 1$ 时， $J(\theta_1)$ 最小。通过观察也可以得出，这是条完美拟合训练集数据的直线。

四、代价函数的直观理解（2）

在本节课程中，我们将更深入地学习代价函数的作用，并借助图形化方式（等高线图）来帮助我们直观地理解其行为与最小值位置。下面是本节用到的公式，与上节不一样的是保留参数 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 。

假设函数： $h_\theta \left( x \right)=\theta_{0} + \theta_{1}x$

模型参数： $\theta_0,\theta_1$

代价函数： $J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)} \right)^2$

优化目标： $\min_{\theta_0,\, \theta_1} J(\theta_0, \theta_1)$

采用关于住房价格的训练集，假设 $\theta_0=50,\theta_1=0.06$ ，绘制假设函数h和代价函数J的图形。其中，代价函数J是关于 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 的函数，是一个3D曲面图，横轴为 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，竖轴为代价函数J。

为了更好地展现图形，我们使用等高线图来展示代价函数，轴为 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，每个椭圆形显示一系列 $J(\theta_0, \theta_1)$ 值相等的点，这些同心椭圆的中心点是代价函数的最小值。右下图是代价函数的等高线图，左下图是代价函数的最小值（椭圆的中心点）对应的假设函数的图形。

五、梯度下降

在本节课程中，我们将使用梯度下降法替代在上节中的人工方法，来自动寻找代价函数J最小值对应的参数 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，也更适合处理在遇到更复杂、更高维度、更多参数的难以可视化的情况。

问题概述：假设有个代价函数 $J(\theta_0, \theta_1)$ ，我们需要用一个算法来最小化这个代价函数。

梯度下降法的思路：首先给定 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 的初始值，通常为 $\theta_0=0,\theta_1=0$ ，然后不停地一点点地改变 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 的值来使J变小，直到找到J的最小值或局部最小值。

通过图像可以更直观地理解梯度下降法是如何最小化代价函数J的。下图是横轴为 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，竖轴为代价函数J ，并对 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 赋以不同的初始值。

把这个图像想象为公园中的两座山，然后你正站在山上的一个点上，在梯度下降算法中，我们要做的就是旋转360度，看看周围，并问自己要尽快下山的话，我应该朝什么方向迈步？然后你按照自己的判断迈出一步，重复上面的步骤，从这个新的点，你环顾四周，并决定从什么方向将会最快下山，然后又迈进了一小步，并依此类推，直到你接近局部最低点的位置。对 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 赋以不同的初始值，会得到如图中两个不同的局部最低点，这是梯度下降法的一个特点。

如下图是梯度下降法的数学定义，将会重复更新 $\theta_j$ 的步骤，直到收敛。

其中是 α 学习率，用来控制梯度下降时迈出的步子有多大。如果 α 值很大，会用大步子下山，梯度下降就很迅速；如果 α 值很小，会迈着小碎步下山，梯度下降就很慢。 $\frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_0, \theta_1)$ 是代价函数J的导数，这跟微积分有关系。

要正确实现梯度下降法，还需要同时更新 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，左下图的同时更新是正确的，右下图没有同时更新是错误的。

六、梯度下降的直观理解

梯度下降算法的数学定义如下，其中，α 是学习率， $\frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_0, \theta_1)$ 是导数项。本节课程将直观认识这两部分的作用，以及更新过程有什么意义。

下面将直观解释导数项的意义，如下图像，是一个只有参数 $\theta_1$ 的简化的代价函数 $J(\theta_1)$ 的图像，梯度下降算法的更新规则： $\theta_1:=\theta_1-\alpha\frac{\partial}{\partial \theta_1} J(\theta_1)$

导数项 $\frac{\partial}{\partial \theta_1} J(\theta_1)$ 可以说是 $\theta_1$ 点关于代价函数 $J(\theta_1)$ 的切线的斜率，斜率可以表示 $k=tan\beta$ 其中，β 是直线与 x 轴正方向的夹角。因此，图中是个正斜率，也就是正导数，同时学习率 α 永远是个正数，所以 $\theta_1$ 更新后变小了，要往左移，更接近最低点。

取另一个点 $\theta_1$ ，如上图，计算得出是负斜率，也就是负导数，所以 $\theta_1$ 更新后变大了，要往右移，更接近最低点。

接下来介绍学习率 α 的作用，如果 α 太小，如下图，结果就是会一点点地挪动，需要很多步才能到达全局最低点。

如果 α 太大，如下图，那么梯度下降法可能会越过最低点，甚至可能无法收敛或者发散。

如果 $\theta_1$ 已经处在一个局部的最低点，如下图，由于最低点的斜率为0，也就是导数等于0，所以 $\theta_1$ 将保持不变，那么梯度下降法更新其实什么都没做，它不会改变参数的值。

接下来解释即使学习速率 α 保持不变时，梯度下降也可以收敛到局部最低点。如下图，在梯度下降法的更新过程中，随着越接近最低点，导数（斜率）越来越小，梯度下降将自动采取较小的幅度， $\theta_1$ 更新的幅度就会越小，直到收敛到局部极小值，这就是梯度下降的做法。所以实际上没有必要再另外减小 α 。

七、线性回归的梯度下降

在本节课程，我们要将梯度下降法和代价函数结合，得到线性回归的算法，它可以用直线模型来拟合数据。如下图，是梯度下降算法和线性回归模型，线性回归模型包含了假设函数和平方差代价函数。

将梯度下降法和代价函数结合，即最小化平方差代价函数，关键在于求出代价函数的导数

$\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_0, \theta_1) &= \frac{\partial}{\partial \theta_j}\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)} \right)^2 \\ &= \frac{\partial}{\partial \theta_j}\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} \left( \theta_{0} + \theta_{1}x^{(i)} - y^{(i)} \right)^2\end{aligned}$

根据微积分公式，在 j 等于0和1时，推导出的偏导数公式如下

$\frac{\partial}{\partial \theta_0} J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \left( \theta_{0} + \theta_{1}x^{(i)} - y^{(i)} \right)$

$\frac{\partial}{\partial \theta_1} J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} \left(( \theta_{0} + \theta_{1}x^{(i)} - y^{(i)} )*x^{(i)}\right)$

根据公式计算出偏导数项的值，就可以代入到梯度下降法中，不断地对参数进行同步更新，直到收敛，得到线性回归的全局最优解。

在上面的算法中，有时也称为”批量梯度下降”，指的是在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本。在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算，需要对所有 m 个训练样本求和。而事实上，有时也有其他类型的梯度下降法，不是这种"批量"型的，不考虑整个的训练集，而是每次只关注训练集中的一些小的子集。

如果之前有学过高等线性代数，应该知道有一种计算代价函数 J 最小值的解法，而不需要使用梯度下降这种迭代算法。这是另一种称为正规方程(normal equations)的方法。实际上在数据量较大的情况下，梯度下降法比正规方程要更适用一些。