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一、线性回归：连续值预测的基础框架
1. 模型本质
线性回归的核心思想源于对现实世界中 “因果关系” 的量化描述。比如买房时根据房屋的卧室数量、车库面积、学区质量等特征估计价格，或是根据往年房价数据预测未来走势，本质上都是寻找特征与连续目标值之间的线性关联。
这种关联可以用简洁的数学公式表达：
单特征场景：\(y = wx + b\)（w为权重，b为偏置）
多特征场景：\(y = w^Tx + b\) 或向量形式 \(y = Xw + b\)（X为特征矩阵，w为权重向量）
这里的核心目标是找到最优的参数w和b，使得模型预测值与真实值的差异最小。
2. 优化核心
要找到最优参数，就需要借助损失函数与优化算法。线性回归通常采用均方误差作为损失函数，衡量预测值与真实值的偏差。但如何高效找到损失函数的最小值呢？梯度下降法给出了答案。
（1）梯度的物理意义
梯度是由函数所有变量的偏导数组成的向量，它有两个关键特性：
方向指示：梯度指向函数值增长最快的方向，其反方向则是函数值减小最多的方向；
大小反映：离最小值越远，梯度向量的模越大，指示优化步伐应更大。
（2）梯度下降的迭代流程
梯度下降通过 “逐步逼近” 的方式寻找最优解：
- 初始化参数w和b；
- 计算当前位置的梯度；
- 沿梯度反方向更新参数（\(参数 = 参数 - 学习率×梯度\)）；
- 重复步骤 2-3，直到损失函数收敛或达到迭代上限。
（3）实践中的优化变体
随机梯度下降（SGD）：每次仅用单个样本计算梯度并更新参数，适合大数据场景，但迭代波动较大；
小批量随机梯度下降（Mini-batch SGD）：结合了全量梯度下降的稳定性和随机梯度下降的高效性，是深度学习的默认求解算法，需平衡批量大小（太小浪费计算资源，太大冗余）；
学习率调优：学习率过大易跳过最小值，过小则收敛过慢，是影响优化效果的关键超参数。
二、Softmax 回归：从回归到多类分类的跨越
当预测目标从连续值变为离散类别（如手写数字识别、恶语评论分类），线性回归便不再适用，Softmax 回归应运而生。它在线性模型基础上增加了分类适配的特性，本质上是一种单层全连接神经网络。
全连接输出层
输出层的神经元数量等于类别数量。例如：
MNIST 手写数字识别（10 类）：输出层设 10 个神经元；
维基百科恶语评论分类（7 类）：输出层设 7 个神经元。
每个神经元的输出\(o_i\)取决于所有输入特征与对应权重的线性组合，体现了 “全连接” 的特性。
Softmax 运算：置信度到概率的转换
输出层的原始输出（置信度）不满足概率特性，Softmax 运算通过两步转换解决这一问题：
- 指数化处理：\(exp(o_i)\)确保输出值非负；
- 归一化处理：\(y_i = \frac{exp(o_i)}{\sum_{k}exp(o_k)}\)，使所有输出值之和为 1，形成概率分布。
三、从线性到 Softmax：深度学习的入门启示
模型设计的场景适配性：线性回归与 Softmax 回归的核心差异源于任务需求 —— 连续值预测用线性回归，多类分类用 Softmax 回归，体现了 “问题决定模型” 的设计原则。
梯度下降的普适性：无论是线性回归的均方损失优化，还是 Softmax 回归的交叉熵损失优化，梯度下降及其变体（尤其是小批量 SGD）都是核心工具，掌握其原理对后续复杂神经网络学习至关重要。
从单层到深层的过渡：Softmax 回归作为单层全连接网络，为理解深层神经网络奠定了基础 —— 深层模型本质上是 “线性变换 + 非线性激活” 的多层堆叠，而分类任务的输出层往往仍保留 Softmax 运算的设计。超参数调优：小批量 SGD 中的批量大小（通常取 32、64、128）和学习率（通常取 0.001、0.01 等）需通过验证集调试，平衡收敛速度与模型性能；数据预处理：无论是线性回归的特征归一化，还是 Softmax 回归的输入标准化，都能显著提升梯度下降的优化效率；损失函数选择：回归任务优先用均方误差或 Huber 损失（抗异常值），分类任务必须用交叉熵损失，避免使用均方损失导致的收敛缓慢问题。