一元线性回归的细节 - 简书
一元线性回归的细节
摘要一元线性回归可以说是数据分析中非常简单的一个知识点，有一点点统计、分析、建模经验的人都知道这个分析的含义，也会用各种工具来做这个分析。这里面想把这个分析背后的细节讲讲清楚，也就是后面的数学原理。什么是一元线性回归回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。举个例子来说吧：比方说有一个公司，每月的广告费用和销售额，如下表所示：
如果我们把广告费和销售额画在二维坐标内，就能够得到一个散点图，如果想探索广告费和销售额的关系，就可以利用一元线性回归做出一条拟合直线：
这条线是怎么画出来的
对于一元线性回归来说，可以看成Y的值是随着X的值变化，每一个实际的X都会有一个实际的Y值，我们叫Y实际，那么我们就是要求出一条直线，每一个实际的X都会有一个直线预测的Y值，我们叫做Y预测，回归线使得每个Y的实际值与预测值之差的平方和最小，即（Y1实际-Y1预测）^2+（Y2实际-Y2预测）^2+ …… +（Yn实际-Yn预测）^2的和最小（这个和叫SSE，后面会具体讲）。现在来实际求一下这条线：
我们都知道直线在坐标系可以表示为Y=aX+b，所以（Y实际-Y预测）就可以写成（Y实际-（aX实际+b）），于是平方和可以写成a和b的函数。只需要求出让Q最小的a和b的值，那么回归线的也就求出来了。
简单插播一下函数最小值怎么求：首先，一元函数最小值点的导数为零，比如说Y=X^2，X^2的导数是2X，令2X=0，求得X=0的时候，Y取最小值。那么实质上二元函数也是一样可以类推。不妨把二元函数图象设想成一个曲面，最小值想象成一个凹陷，那么在这个凹陷底部，从任意方向上看，偏导数都是0。因此，对于函数Q，分别对于a和b求偏导数，然后令偏导数等于0，就可以得到一个关于a和b的二元方程组，就可以求出a和b了。这个方法被称为最小二乘法。下面是具体的数学演算过程，不愿意看可以直接看后面的结论。先把公式展开一下：
Q函数表达式展开
然后利用平均数，把上面式子中每个括号里的内容进一步化简。例如
上式子两边×n
Q最终化简结果
然后分别对Q求a的偏导数和b的偏导数，令偏导数等于0。
Q分别对a和b求偏导数，令偏导数为0
进一步化简，可以消掉2n，最后得到关于a，b的二元方程组为
关于a,b的 二元方程组
最后得出a和b的求解公式：
最小二乘法求出直线的斜率a和斜率b
有了这个公式，对于广告费和销售额的那个例子，我们就可以算出那条拟合直线具体是什么，分别求出公式中的各种平均数，然后带入即可，最后算出a=1.98，b=2.25最终的回归拟合直线为Y=1.98X+2.25，利用回归直线可以做一些预测，比如如果投入广告费2万，那么预计销售额为6.2万
评价回归线拟合程度的好坏
我们画出的拟合直线只是一个近似，因为肯定很多的点都没有落在直线上，那么我们的直线拟合程度到底怎么样呢？在统计学中有一个术语叫做R^2（coefficient ofdetermination，中文叫判定系数、拟合优度，决定系数，简书不能上标，这里是R^2是“R的平方”），用来判断回归方程的拟合程度。首先要明确一下如下几个概念：总偏差平方和（又称总平方和，SST，Sum of Squaresfor Total）：是每个因变量的实际值（给定点的所有Y）与因变量平均值（给定点的所有Y的平均）的差的平方和，即，反映了因变量取值的总体波动情况。如下：
回归平方和（SSR，Sum of Squares forRegression）：因变量的回归值（直线上的Y值）与其均值（给定点的Y值平均）的差的平方和，即，它是由于自变量x的变化引起的y的变化，反映了y的总偏差中由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分，是可以由回归直线来解释的。
残差平方和（又称误差平方和，SSE，Sum of Squaresfor Error）:因变量的各实际观测值(给定点的Y值)与回归值（回归直线上的Y值）的差的平方和，它是除了x对y的线性影响之外的其他因素对y变化的作用，是不能由回归直线来解释的。这些概念还是有些晦涩，我个人是这么理解的：就拿广告费和销售额的例子来说，其实广告费只是影响销售额的其中一个比较重要的因素，可能还有经济水平、产品质量、客户服务水平等众多难以说清的因素在影响最终的销售额，那么实际的销售额就是众多因素相互作用最终的结果，由于销售额是波动的，所以用上文提到的每个月的销售额与平均销售额的差的平方和（即总平方和）来表示整体的波动情况。回归线只表示广告费一个变量的变化对于总销售额的影响，所以必然会造成偏差，所以才会有实际值和回归值是有差异的，因此回归线只能解释一部分影响那么实际值与回归值的差异，就是除了广告费之外其他无数因素共同作用的结果，是不能用回归线来解释的。因此SST（总偏差）=SSR（回归线可以解释的偏差）+SSE（回归线不能解释的偏差）那么所画回归直线的拟合程度的好坏，其实就是看看这条直线（及X和Y的这个线性关系）能够多大程度上反映（或者说解释）Y值的变化，定义R^2=SSR/SST 或 R^2=1-SSE/SST, R^2的取值在0，1之间，越接近1说明拟合程度越好假如所有的点都在回归线上，说明SSE为0，则R^2=1，意味着Y的变化100%由X的变化引起，没有其他因素会影响Y，回归线能够完全解释Y的变化。如果R^2很低，说明X和Y之间可能不存在线性关系还是回到最开始的广告费和销售额的例子，这个回归线的R^2为0.73，说明拟合程度还凑合。四、相关系数R和判定系数R^2的区别判定系数来判断回归方程的拟合程度，表示拟合直线能多大程度上反映Y的波动。在统计中还有一个类似的概念，叫做相关系数R（这个没有平方，学名是皮尔逊相关系数，因为这不是唯一的一个相关系数，而是最常见最常用的一个），用来表示X和Y作为两个随机变量的线性相关程度，取值范围为【-1，1】。当R=1，说明X和Y完全正相关，即可以用一条直线，把所有样本点（x,y）都串起来，且斜率为正，当R=-1，说明完全负相关，及可以用一条斜率为负的直线把所有点串起来。如果在R=0，则说明X和Y没有线性关系，注意，是没有线性关系，说不定有其他关系。就如同这两个概念的符号表示一样，在数学上可以证明，相关系数R的平方就是判定系数。变量的显著性检验变量的显著性检验的目的：剔除回归系数中不显著的解释变量（也就是X），使得模型更简洁。在一元线性模型中，我们只有有一个自变量X，就是要判断X对Y是否有显著性的影响；多元线性回归中，验证每个Xi自身是否真的对Y有显著的影响，不显著的就应该从模型去掉。变量的显著性检验的思想：用的是纯数理统计中的假设检验的思想。对Xi参数的实际值做一个假设，然后在这个假设成立的情况下，利用已知的样本信息构造一个符合一定分布的（如正态分布、T分布和F分布）的统计量，然后从理论上计算得到这个统计量的概率，如果概率很低（5%以下），根据“小概率事件在一次实验中不可能发生”的统计学基本原理，现在居然发生了！（因为我们的统计量就是根据已知的样本算出来的，这些已知样本就是一次实验）肯定是最开始的假设有问题，所以就可以拒绝最开始的假设，如果概率不低，那就说明假设没问题。其实涉及到数理统计的内容，真的比较难一句话说清楚，我举个不恰当的例子吧：比如有一个口袋里面装了黑白两种颜色的球一共20个，然后你想知道黑白球数量是否一致，那么如果用假设检验的思路就是这样做：首先假设黑白数量一样，然后随机抽取10个球，但是发现10个都是白的，如果最开始假设黑白数量一样是正确的，那么一下抽到10个白的的概率是很小的，但是这么小概率的事情居然发生了，所以我们有理由相信假设错误，黑白的数量应该是不一样的……总之，对于所有的回归模型的软件，最终给出的结果都会有参数的显著性检验，忽略掉难懂的数学，我们只需要理解如下几个结论：
T检验用于对某一个自变量Xi对于Y的线性显著性，如果某一个Xi不显著，意味着可以从模型中剔除这个变量，使得模型更简洁。
F检验用于对所有的自变量X在整体上看对于Y的线性显著性
T检验的结果看P-value，F检验看Significant F值，一般要小于0.05，越小越显著（这个0.05其实是显著性水平，是人为设定的，如果比较严格，可以定成0.01，但是也会带来其他一些问题，不细说了）
下图是用EXCEL对广告费和销售额的例子做的回归分析的结果（EXCEL真心是个很强大的工具，用的出神入化一样可以变成超神），可以看出F检验是显著的（Significance F为0.0017），变量X的T检验是显著的（P-value为0.0017），这俩完全一样也好理解，因为我们是一元回归，只有一个自变量X。
用Excel做线性回归分析
还有一点是intercept（截距,也就是Y=aX+b中的那个b）的T检验没有通过，是不显著的，一般来说，只要F检验和关键变量的T检验通过了，模型的预测能力就是OK的。最后推荐一个很好的统计学课程这门课是统计学入门课程，将涵盖统计学所有的主要知识，包括：随机变量、均值方差标准差、统计图表、概率密度、二项分布、泊松分布、正态分布、大数定律、中心极限定理、样本和抽样分布、参数估计、置信区间、伯努利分布、假设检验和p值、方差分析、回归分析等内容。一共80多条视频，全长800多分钟，只能说这是我看过的最好的统计学教程，没有之一，如果本科能看到这个水平的教程，我也不会靠考场上的纸条过这门课了。其实如果懂一点真正的统计学，生活中会多一些看问题的角度，还是挺有意思的。一元线性回归就说到这里，谢谢大家！
业余数据分析爱好者Logistic Regression 逻辑回归算法 - 王佩的CSDN博客 - CSDN博客
Logistic Regression 逻辑回归算法
机器学习@深度学习
　　逻辑回归一般用来解决分类问题。是有监督学习。Logistic Regression分类器实际上是一个0/1二分类器。可简单的理解为线性回归
加上一个Sigmoid函数，即把线性回归输出作为Sigmoid函数的输入。有些分类问题并不是线性可分的，但我们可以通过特征映射将非线
性问题转换为线性问题来求解。Sigmoid函数的作用是：将线性回归的输出，如从负无穷到正无穷，压缩到(0~1)之间。
逻辑回归函数
　　Sigmoid函数
g(z)=11+e-z
　　线性回归
f(x)=wTx=w0x0+w1x1+w2x2+...+wnxn　x0=1
　　逻辑回归
　　　　线性回归输出作为Sigmoid函数的输入的Sigmoid函数叫做逻辑回归。
g(z)=11+e-wTx
　　当线性函数f(x)=0,此时Sigmoid函数g(f(x))=0.5。
　　当线性函数f(x)&0,此时Sigmoid函数g(f(x))&0.5，g(z)∈(0.5~1.0)，认为当前数据样本x为类别1。
　　当线性函数f(x)&0,此时Sigmoid函数g(f(x))&0.5，g(z)∈(0.0~0.5)，认为当前数据样本x为类别0。
　　这就是逻辑回归分类的决策原理。选择0.5作为阈值是一般的做法，实际工程中可根据需求选择阈值。如对正例的要求较高，阈值可以
　　逻辑回归的目标在于找到判定边界。判定边界即Sigmoid函数的输入函数。判断判定边界的的优劣需要用到损失函数。
cost(g(x),y)={-log(g(x))-log(1-g(x))y=1y=0
　　g(x)：Sigmoid函数预测的类别概率。
　　y：原类别,0或1。
　　若本身是正样本y=1，预测成了负样本(如g(x)=0.01)，损失cost(g(x),y)就非常大。
　　若本身是负样本y=0，预测成了正样本(如g(x)=0.999)，损失cost(g(x),y)也非常大。
　　损失函数合并得到平均损失：
J(w)=-1m∑i=1m(yilogg(xi)+(1-yi)log(1-g(xi)))
　　g(xi)：Sigmoid函数预测的类别概率。
　　y：原类别,0或1。
　　带上正则化的损失函数：
J(w)=-1m∑i=1m(yilogg(xi)+(1-yi)log(1-g(xi)))+λ2m∑j=1nw2j
　　　　λ2m∑nj=1w2j：正则化项，权重的L2范数乘以一个正则化系数。一定程度上防止过拟合。
　　　　该函数是凸函数，有全局最低点，可以通过梯度下降法去求解。
　　(1)给你用户的姓名、年龄、注册时间等特征属性作为自变量,预测该用户购房的概率。
　　(2)预测用户是否点击某个商品
　　(3)预测一条评论是正面还是负面
　　(4)推荐系统：把推荐的问题转换为分类问题，按概率降序排序做推荐
　　(5)CTR预估
我的热门文章AndrewNG机器学习听课笔记（1 ）——线性回归（linear regression）
时间： 11:29:04
Andrew NG机器学习听课笔记（1）
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&——线性回归（linear regression）
听课的时候只是觉得这老师讲课听起来真舒服，等差不多的时候，实验室一小子说这货就是大名鼎鼎的coursera的创始人之一NG先生，此时此刻，在自责我自己有眼无珠的同时也暗暗的庆幸，能搜到这样的公开课实属万幸。。
线性回归是一种监督学习的方法，本节主要讲了最小二乘法以及梯度下降法。
为了以后的笔记方便，首先规定下符号的意义：
m ：训练集的容量（即训练样本的个数）
n ：样本的维数
：参数，也叫回归系数
：训练样本
: i =1…m：第i个样本
： j=1…n：样本的第j维
：给定对应的值，也叫target，目标
以后的所有符号都遵从这个记法。
线性回归问题可以简单的描述为给定m个训练样本以及与之对应的target，求得回归方程，使得能够对一个新的样本对应的target&做出相应的预测。
首先定义一个衡量预测的标准：
我们可以用偏差平方和：来表示，当然这个表示方法不唯一，不同的表示方法可能会导致不同的结果，我们会在以后慢慢讨论。
这样的话我们就有了目标：。
这样，线性回归问题就转化为一个优化问题了。怎么使上式取得最小呢？本节课主要介绍了三种方法：
梯度下降法（gradient descent）
首先从一个初始值开始，重复以下步骤
直到最后的收敛条件。
下面我们求，首先我们针对只有一个样本的情况：
从而上述的更新算法&
这是针对一个样本的情况，当有多个样本（m）时更新算法就变成了
上式就是随机梯度下降法最终的更新准则。其中是一个自己设定的参数，叫做学习率，由它控制着梯度下降的速度。
通过上面的描述不难发现一个严重的问题：当样本容量非常大的时候，每更新一个都要把所有的样本跑一遍，这样浪费了大量的时间和空间复杂度，同时当样本足够大的时候，算法是不可行的。
为此提出了一个类似于梯度下降法的优化方法：随机梯度下降法：
算法如下：
For&j = 1:m
(对所有的i)
另外对于最小二乘，大家都知道的一个方法：
，从而，对关于求导并让导数等于0，最终就得到了，从而，这是一个非迭代的算法，算是一个解析解吧。
下面讨论针对有不同的表示方法：
下面给出minkowski距离的一个通式：
上式中q取不同的值，会导致我们最终的迭代收敛的位置：当q=1时，算法收敛于中值，当q=2时，算法收敛于均值，当q=0时，算法收敛于众数。
最终还有一个关于收敛终止条件的，有两种方法，第一种是前后两次更新的的差小于某个阈值。但更常用的是前后两次更新后的值的变化。
$T.total > 0 && $T.page <= $T.pageNum}
{#foreach $T.data as r}
{$T.r.formt_tm}{#if $T.r.nickname}{#else}匿名{#/if}
{$T.r.content}
{#if $T.page > 1 && $T.pageNum > 1)
$T.s_num > 2}
{#for index = $T.s_num to $T.e_num}
$T.pageNum > $T.pageNavSize+ 2 && $T.s_num != $T.pageNum - $T.pageNavSize}
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???0,0.5,1,z&0;z=0;z&0,
来将预测值映射到真实标记所在空间。但是单位阶跃函数并不是连续的，因此其在不连续点不可导，其不能作为联系函数。故我们需要一个单调连续的函数来接近于单位阶跃函数，sigmoid函数就具有这样的特性，如下图所示
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"x(i);&,b)该似然函数的目标就是对每个样本的预测都尽可能的与其真实标记相同。又对样本进行正确预测的概率可以写成：p(f(xi)|x(i);&,b)=yip(f(xi)=1|x(i);&,b)+(1?yi)p(f(xi)=0|x(i);&,b)因此，原对数似然函数可以写成：L(&,b)=&i=1nyilnp(f(xi)=1|x(i);&,b)+(1?yi)lnp(f(xi)=0|x(i);&,b)=yilnp(f(xi)=1|x(i);&,b)p(f(xi)=0|x(i);&,b)+lnp(f(xi)=0|x(i);&,b)=yi(&T+b)?ln(1+e&Tx+b)
然后我们可以使用梯度下降或者牛顿法来迭代求出最优解
多分类问题
对于多分类问题，通常是将其转换成多个二分类问题来解决的，最常用的三种利用二分类解决多分类问题的策略是：
1.一对一(OVO)：将这N个类别两两配对，从而产生N(N?1)/2个二分类器。对于提交的测试集，因为我们拥有N(N?1)/2个分类器，因此会产生N(N?1)/2个预测结果，最终结果通过投票产生，即把预测的最多的类别作为最终的分类结果；
2.一对其余(OVR)：在一对其余的策略中，我们只把当前类别作为正例，其余的都作为反例来进行训练，这样我们可以得到N个分类器。对于提交的测试集，会得到N个预测结果，如果有多个预测结果为正例，则选择分类器预测置信度最大的类别作为最终类别；
3. 多对多(MVM)：在多对多的策略中，通常将多个类别作为正例，其余的作为反例来进行训练的。其中最常用的多对多技术是输入纠错码（ECOC）。利用该技术进行训练预测通常分为两步：
编码：对N个类别进行M次划分，每次划分都是讲一部分类别划分为正例，另一部分划分为反例，从而形成一个二分类器，这样一共可以产生M个二分类器； 解码：M个分类器分别对测试样本进行预测，预测的结果可以组成一个编码。将这个预测编码与每个类别各自的编码进行比较，返回其中距离最小的类别作为最终预测结果。
因为我们有M个分类器，因此对于类别C1,C2，...,CN都有一个长度为M的编码，其中类别Cj编码的第i位是第i个分类器对于类别Cj的预测结果，测试集也同样会拥有一个长度为M的编码，如下图所示：
类别不平衡问题
在前面对各种算法的描述中，我们都假设类别是平衡的，即各个类别在样本集中所占的比例是差不多的。但是在实际情况中，很容易发生类别不平衡的问题，即类别在样本集中差别很大。假设在某个数据集中正例有99个，而反例则只有1个，那么训练得到的模型只需要把所有新来的数据都预测为正，就可以达到99%的正确率，但是这样的模型是完全没有意义的，其无法预测出任何的反例。
对于类别不平衡问题通常有三种基本的方法来处理：
欠采样：去除一些样本类别占比大的样本使得各个类别的占比接近，然后再进行学习。但是如果只是简单地丢掉一些样例，可能导致重要信息的丢失，因此通常会使用类似集成学习机制，将占比大的类别分为若干个集合供不同学习器使用，这样对于每个学习器都相当于进行了欠采样，但全局来看并没有丢失重要信息； 过采样：增加一些样本类别占比小的样本使得各个类别的占比接近，然后再进行学习。增加占比小的类别样本并不是简单的对原有正例进行重复采样（因为其会导致过拟合），而是对训练集中的正例进行插值从而产生额外的正例； 阈值移动：通常我们利用逻辑回归模型对某个样本进行预测的时候，会首先计算该样本为正例的概率值，然后将该概率值与某个阈值进行比较，如果其大于阈值，则为正例，反之为反例。假设我们设阈值为0.5，那么用几率来描述就是当y1?y&1时表示为正例的概率要大于0.5，此时我们可以把样本预测为正例。因此我们也可以用几率来作为分类决策器。通常我们设阈值为0.5，此时我们用该阈值的时候，相当于默认了在样本集中，正例样本与反例样本可能性相同。但是通常我们的样本是不平衡的，有偏的。令m+为训练集中正例样本数，m?为训练集中反例样本数，那么观察几率就为m+m?，假设训练集是真实样本集无偏采样，那么观测几率就可以代表真实几率，那么此时观测决策函数应该变为y1?y&m?m+是否大于1，如果大于则说明是正例。因为y1?y&m?m+&1?y1?y&m+m?，因此其相当于对阈值进行了移动，故称为阈值移动方法。但是由于训练集是真实样本集的无偏采样这个假设很难保证，因此此方法也值得商榷。}