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多元线性回归的梯度下降法详解

多元线性回归（Multiple Linear Regression）是多个自变量（特征）与一个因变量（目标）之间的线性关系建模，梯度下降法用于优化模型参数（权重和偏置），最小化预测误差（如均方误差）。

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1. 模型定义

(1) 假设函数（Hypothesis）

对于 ( n ) 个特征 ( x_1, x_2, \dots, x_n ) 和参数 ( w_1, w_2, \dots, w_n, b )，预测值 ( \hat{y} ) 为：

(2) 代价函数（Cost Function）

使用**均方误差（MSE）**衡量预测值与真实值的差距：

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2. 梯度下降法

(1) 参数更新公式

对每个参数 ( w_j ) 和偏置 ( b )，沿梯度反方向更新：

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3. 算法步骤

1. 初始化参数：

   • 权重 ( \mathbf{w} ) 和偏置 ( b ) 初始化为0或随机小值。

2. 迭代更新：

   • 计算当前参数下的预测值 ( \hat{y} )。
   • 计算梯度 ( \nabla_{\mathbf{w}} J ) 和 ( \frac{\partial J}{\partial b} )。
   • 更新参数：
     

3. 终止条件：

   • 达到最大迭代次数，或梯度变化小于阈值。

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4. 代码实现（Python）

import numpy as npdef gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, epochs=1000):m, n = X.shape  # m:样本数, n:特征数w = np.zeros(n)  # 初始化权重b = 0            # 初始化偏置history = []     # 记录损失变化for epoch in range(epochs):# 计算预测值y_pred = np.dot(X, w) + b# 计算梯度dw = (1/m) * np.dot(X.T, (y_pred - y))  # X.T是X的转置db = (1/m) * np.sum(y_pred - y)# 更新参数w -= learning_rate * dwb -= learning_rate * db# 记录损失（可选）loss = np.mean((y_pred - y)**2)history.append(loss)return w, b, history# 示例数据（添加偏置列）
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])  # 2个特征
y = np.array([5, 8, 11])                 # y = 1*x1 + 2*x2 + 0# 运行梯度下降
w, b, history = gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, epochs=1000)
print("权重 w:", w)  # 应接近 [1., 2.]
print("偏置 b:", b)  # 应接近 0.

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5. 关键细节

(1) 特征缩放（Feature Scaling）

• 如果特征量纲差异大（如 ( x_1 \in [0,1] ), ( x_2 \in [100,1000] )），需先归一化：

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  X_scaled = scaler.fit_transform(X)
  

• 原因：梯度下降在不同方向上的步长一致，量纲不均会导致收敛缓慢。

(2) 学习率选择

• 太大（如 ( \alpha=1 )）：可能发散（损失震荡上升）。
• 太小（如 ( \alpha=10^{-6} )）：收敛过慢。
• 建议：尝试 ( \alpha=0.01, 0.001 )，观察损失曲线调整。

(3) 收敛判断

• 监控损失函数 ( J(\mathbf{w}, b) ) 的变化，若连续几轮下降幅度小于阈值（如 ( 10^{-6} )），可提前终止。

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6. 与解析解对比

• 梯度下降：迭代逼近最优解，适合大规模数据（( m > 10^4 )）。
• 解析解（正规方程）：直接求闭式解 ( \mathbf{w} = (\mathbf{X}^T \mathbf{X})^{-1} \mathbf{X}^T \mathbf{y} )，但计算复杂度高（( O(n^3) )），仅适用于小规模数据。

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7. 总结

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核心公式：

梯度下降是机器学习优化的基石，理解它才能掌握更复杂的模型（如逻辑回归、神经网络）！

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