Coursera-AndrewNg(吳恩達)機器學習筆記——第三周

一.邏輯回歸問題（分類問題）

1. 生活中存在着許多分類問題，如判斷郵件是否為垃圾郵件；判斷腫瘤是惡性還是良性等。機器學習中邏輯回歸便是解決分類問題的一種方法。
   二分類：通常表示為yϵ{0,1}，0：“Negative Class”，1：“Possitive Class”。
   
2. 邏輯回歸的預測函數表達式h_θ(x)（h_θ(x)>=0 && h_θ(x)<=1）：
   
   

   其中g(z)被稱為邏輯函數或者Sigmiod函數，其函數圖形如下：
   

   理解預測函數h_θ(x)的意義：其實函數h_θ(x)的值是系統認為樣本值Y為1的概率大小，可表示為h_θ(x)=P(y=1|x;θ)=1-P(y=0|x;θ).

3. 決策邊界（Decision boundary）：y=0和y=1的分界線，由邏輯函數圖形可知，當y=1時，g(z)>=0.5，z>=0，也就是說θ^TX>=0，這樣我們就可以通過以x_i為坐標軸，作出θ^TX=0這條直線，這條直線便是決策邊界。如下圖所示：
   

4. 代價函數（Cost Function）J(θ)：一定要是一個凸函數（Convex Function），這樣經過梯度下降方便找到全局最優 。
   
   根據以上兩幅圖我們可以看出，當預測值h_θ(x)和實際值結果y相同時，代價值為0；當預測值h_θ(x)和實際結果y不同時，代價值無窮大。組合在一起可以寫為：
   
   向量化后可寫為：
   

5. 梯度下降算法：和線性回歸中使用的一樣
   
   向量化：
   
6. 高級優化方法（用來代替梯度下降選擇參數θ）：Conjugate gradient（共軛梯度法）、BFGS、L-BFGS，只需要掌握用法即可，不需了解原理。
   優點：不需要手動選擇學習速率α，收斂速度比梯度下降快，更復雜。
   

   %首先寫一個函數用來計算代價函數和代價函數的梯度
   function [jVal, gradient] = costFunction(theta)
     jVal = [...code to compute J(theta)...];
     gradient = [...code to compute derivative of J(theta)...];
   end
   
   %然后在命令行中通過調用fminunc()函數來計算參數θ
   

   options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 100);
   initialTheta = zeros(2,1);
   [optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc(@costFunction, initialTheta, options);

7. 多分類問題：可以轉化為n+1個二分類問題看待，如下：
   

   通過這種形式，我們可以預測出結果最接近哪個y值。

二.過擬合問題和解決方法

1. Underfit：欠擬合問題具有高偏差；Overfit：過擬合問題具有高方差。

2. 過擬合的定義：如果訓練集中有過多的特征項，訓練函數過於復雜，而訓練數據又非常少。我們學到的算法可能會完美的適應訓練集，也就是說代價會接近與0。但是卻沒有對新樣本的泛化能力。

3. 解決方法：手動的選擇合適的特征；或者使用模型選擇算法（用來選取特征變量）。

4. 正規化（Regularization）：正則化中我們將保留所有的特征變量，但是會減小特征變量的數量級（參數數值的大小θ(j)），相當於減少參數θ(j)所對應的多項式對整個預測函數的影響。以下內容以線性回歸為例。
   正規化代價函數：其中λ過大會導致欠擬合。
   

   正規化梯度下降：θ₀不需要

   

   其中當參數Θ不為θ₀時，梯度下降形式又可以改寫為：
   

   正規化正規方程：其中L為(n+1)*(n+1)維矩陣。
   

5.  正規化邏輯回歸：

   代價函數：
   

   梯度下降形式和線性回歸相同。

6. 正規化邏輯回歸中高級的求解參數θ方法：
    
   
   

   無~~~~