datetime:2024/07/21 16:46
author:nzb

本项目源于《动手学深度学习》，添加了一些自己的学习笔记，方便搜索查阅。正版GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

线性回归

回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。

在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 但不是所有的预测都是回归问题。 在后面的章节中，我们将介绍分类问题。分类问题的目标是预测数据属于一组类别中的哪一个。

线性回归的基本元素

线性回归（linear regression）可以追溯到19世纪初， 它在回归的各种标准工具中最简单而且最流行。 线性回归基于几个简单的假设： 首先，假设自变量和因变量之间的关系是线性的， 即可以表示为中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声； 其次，我们假设任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布。

为了解释线性回归，我们举一个实际的例子： 我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）。 为了开发一个能预测房价的模型，我们需要收集一个真实的数据集。 这个数据集包括了房屋的销售价格、面积和房龄。 在机器学习的术语中，该数据集称为训练数据集（training data set） 或训练集（training set）。 每行数据（比如一次房屋交易相对应的数据）称为样本（sample）， 也可以称为数据点（data point）或数据样本（data instance）。 我们把试图预测的目标（比如预测房屋价格）称为标签（label）或目标（target）。 预测所依据的自变量（面积和房龄）称为特征（feature）或协变量（covariate）。

通常，我们使用来表示数据集中的样本数。 对索引为的样本，其输入表示为， 其对应的标签是。

线性模型

线性假设是指目标（房屋价格）可以表示为特征（面积和房龄）的加权和，如下面的式子：

(3.1.1)中的和 称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。 称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。 偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。 即使现实中不会有任何房子的面积是0或房龄正好是0年，我们仍然需要偏置项。 如果没有偏置项，我们模型的表达能力将受到限制。 严格来说， (3.1.1)是输入特征的一个 仿射变换（affine transformation）。 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换（linear transformation）， 并通过偏置项来进行平移（translation）。

给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置， 使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。 输出的预测值由输入特征通过线性模型的仿射变换决定，仿射变换由所选权重和偏置确定。

而在机器学习领域，我们通常使用的是高维数据集，建模时采用线性代数表示法会比较方便。 当我们的输入包含个特征时，我们将预测结果 （通常使用“尖角”符号表示的估计值）表示为：

将所有特征放到向量中， 并将所有权重放到向量中， 我们可以用点积形式来简洁地表达模型：

在(3.1.3)中， 向量对应于单个数据样本的特征。 用符号表示的矩阵 可以很方便地引用我们整个数据集的个样本。 其中，的每一行是一个样本，每一列是一种特征。

对于特征集合，预测值 可以通过矩阵-向量乘法表示为：

这个过程中的求和将使用广播机制 （广播机制在前面章节中有详细介绍）。 给定训练数据特征和对应的已知标签， 线性回归的目标是找到一组权重向量和偏置： 当给定从的同分布中取样的新样本特征时， 这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。

虽然我们相信给定预测的最佳模型会是线性的， 但我们很难找到一个有个样本的真实数据集，其中对于所有的，完全等于。 无论我们使用什么手段来观察特征和标签， 都可能会出现少量的观测误差。 因此，即使确信特征与标签的潜在关系是线性的， 我们也会加入一个噪声项来考虑观测误差带来的影响。

在开始寻找最好的模型参数（model parameters）和之前， 我们还需要两个东西： （1）一种模型质量的度量方式； （2）一种能够更新模型以提高模型预测质量的方法。

损失函数

在我们开始考虑如何用模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。 损失函数（loss function）能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。 通常我们会选择非负数作为损失，且数值越小表示损失越小，完美预测时的损失为0。 回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。 当样本的预测值为，其相应的真实标签为时， 平方误差可以定义为以下公式：

常数不会带来本质的差别，但这样在形式上稍微简单一些 （因为当我们对损失函数求导后常数系数为1）。 由于训练数据集并不受我们控制，所以经验误差只是关于模型参数的函数。 为了进一步说明，来看下面的例子。 我们为一维情况下的回归问题绘制图像，如下图所示。

用线性模型拟合数据。 用线性模型拟合数据。

由于平方误差函数中的二次方项， 估计值和观测值之间较大的差异将导致更大的损失。 为了度量模型在整个数据集上的质量，我们需计算在训练集个样本上的损失均值（也等价于求和）。

在训练模型时，我们希望寻找一组参数（）， 这组参数能最小化在所有训练样本上的总损失。如下式：

解析解

线性回归刚好是一个很简单的优化问题。 与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来， 这类解叫作解析解（analytical solution）。 首先，我们将偏置合并到参数中，合并方法是在包含所有参数的矩阵中附加一列。 我们的预测问题是最小化。 这在损失平面上只有一个临界点，这个临界点对应于整个区域的损失极小点。 将损失关于的导数设为0，得到解析解：

像线性回归这样的简单问题存在解析解，但并不是所有的问题都存在解析解。 解析解可以进行很好的数学分析，但解析解对问题的限制很严格，导致它无法广泛应用在深度学习里。

随机梯度下降

即使在我们无法得到解析解的情况下，我们仍然可以有效地训练模型。 在许多任务上，那些难以优化的模型效果要更好。 因此，弄清楚如何训练这些难以优化的模型是非常重要的。

本书中我们用到一种名为梯度下降（gradient descent）的方法， 这种方法几乎可以优化所有深度学习模型。 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。

梯度下降最简单的用法是计算损失函数（数据集中所有样本的损失均值） 关于模型参数的导数（在这里也可以称为梯度）。 但实际中的执行可能会非常慢：因为在每一次更新参数之前，我们必须遍历整个数据集。 因此，我们通常会在每次需要计算更新的时候随机抽取一小批样本， 这种变体叫做小批量随机梯度下降（minibatch stochastic gradient descent）。

在每次迭代中，我们首先随机抽样一个小批量， 它是由固定数量的训练样本组成的。 然后，我们计算小批量的平均损失关于模型参数的导数（也可以称为梯度）。 最后，我们将梯度乘以一个预先确定的正数，并从当前参数的值中减掉。

我们用下面的数学公式来表示这一更新过程（表示偏导数）：

总结一下，算法的步骤如下： （1）初始化模型参数的值，如随机初始化； （2）从数据集中随机抽取小批量样本且在负梯度的方向上更新参数，并不断迭代这一步骤。 对于平方损失和仿射变换，我们可以明确地写成如下形式:

公式(3.1.10)中的和都是向量。 在这里，更优雅的向量表示法比系数表示法（如）更具可读性。 表示每个小批量中的样本数，这也称为批量大小（batch size）。 表示学习率（learning rate）。 批量大小和学习率的值通常是手动预先指定，而不是通过模型训练得到的。 这些可以调整但不在训练过程中更新的参数称为超参数（hyperparameter）。 调参（hyperparameter tuning）是选择超参数的过程。 超参数通常是我们根据训练迭代结果来调整的， 而训练迭代结果是在独立的验证数据集（validation dataset）上评估得到的。

在训练了预先确定的若干迭代次数后（或者直到满足某些其他停止条件后）， 我们记录下模型参数的估计值，表示为。 但是，即使我们的函数确实是线性的且无噪声，这些估计值也不会使损失函数真正地达到最小值。 因为算法会使得损失向最小值缓慢收敛，但却不能在有限的步数内非常精确地达到最小值。

线性回归恰好是一个在整个域中只有一个最小值的学习问题。 但是对像深度神经网络这样复杂的模型来说，损失平面上通常包含多个最小值。 深度学习实践者很少会去花费大力气寻找这样一组参数，使得在训练集上的损失达到最小。 事实上，更难做到的是找到一组参数，这组参数能够在我们从未见过的数据上实现较低的损失， 这一挑战被称为泛化（generalization）。

用模型进行预测

给定“已学习”的线性回归模型， 现在我们可以通过房屋面积和房龄来估计一个（未包含在训练数据中的）新房屋价格。 给定特征估计目标的过程通常称为预测（prediction）或推断（inference）。

本书将尝试坚持使用预测这个词。 虽然推断这个词已经成为深度学习的标准术语，但其实推断这个词有些用词不当。 在统计学中，推断更多地表示基于数据集估计参数。 当深度学习从业者与统计学家交谈时，术语的误用经常导致一些误解。

矢量化加速

在训练我们的模型时，我们经常希望能够同时处理整个小批量的样本。 为了实现这一点，需要(我们对计算进行矢量化， 从而利用线性代数库，而不是在Python中编写开销高昂的for循环)。

#@tab pytorch
%matplotlib inline
from d2l import torch as d2l
import math
import torch
import numpy as np
import time

为了说明矢量化为什么如此重要，我们考虑(对向量相加的两种方法)。 我们实例化两个全为1的10000维向量。 在一种方法中，我们将使用Python的for循环遍历向量； 在另一种方法中，我们将依赖对+的调用。

#@tab all
n = 10000
a = d2l.ones([n])
b = d2l.ones([n])

由于在本书中我们将频繁地进行运行时间的基准测试，所以[我们定义一个计时器]：

#@tab all
class Timer:  #@save
    """记录多次运行时间"""
    def __init__(self):
        self.times = []
        self.start()

    def start(self):
        """启动计时器"""
        self.tik = time.time()

    def stop(self):
        """停止计时器并将时间记录在列表中"""
        self.times.append(time.time() - self.tik)
        return self.times[-1]

    def avg(self):
        """返回平均时间"""
        return sum(self.times) / len(self.times)

    def sum(self):
        """返回时间总和"""
        return sum(self.times)

    def cumsum(self):
        """返回累计时间"""
        return np.array(self.times).cumsum().tolist()

现在我们可以对工作负载进行基准测试。

首先，[我们使用for循环，每次执行一位的加法]。

#@tab mxnet, pytorch
c = d2l.zeros(n)
timer = Timer()
for i in range(n):
    c[i] = a[i] + b[i]
f'{timer.stop():.5f} sec'

(或者，我们使用重载的+运算符来计算按元素的和)。

#@tab all
timer.start()
d = a + b
f'{timer.stop():.5f} sec'

结果很明显，第二种方法比第一种方法快得多。 矢量化代码通常会带来数量级的加速。 另外，我们将更多的数学运算放到库中，而无须自己编写那么多的计算，从而减少了出错的可能性。

正态分布与平方损失

接下来，我们通过对噪声分布的假设来解读平方损失目标函数。

正态分布和线性回归之间的关系很密切。 正态分布（normal distribution），也称为高斯分布（Gaussian distribution）， 最早由德国数学家高斯（Gauss）应用于天文学研究。 简单的说，若随机变量具有均值和方差（标准差），其正态分布概率密度函数如下：

下面[我们定义一个Python函数来计算正态分布]。

#@tab all
def normal(x, mu, sigma):
    p = 1 / math.sqrt(2 * math.pi * sigma**2)
    return p * np.exp(-0.5 / sigma**2 * (x - mu)**2)

我们现在(可视化正态分布)。

#@tab pytorch, tensorflow, paddle
# 再次使用numpy进行可视化
x = np.arange(-7, 7, 0.01)

# 均值和标准差对
params = [(0, 1), (0, 2), (3, 1)]
d2l.plot(x, [normal(x, mu, sigma) for mu, sigma in params], xlabel='x',
         ylabel='p(x)', figsize=(4.5, 2.5),
         legend=[f'mean {mu}, std {sigma}' for mu, sigma in params])

就像我们所看到的，改变均值会产生沿轴的偏移，增加方差将会分散分布、降低其峰值。

均方误差损失函数（简称均方损失）可以用于线性回归的一个原因是： 我们假设了观测中包含噪声，其中噪声服从正态分布。 噪声正态分布如下式:

其中，。

因此，我们现在可以写出通过给定的观测到特定的似然（likelihood）：

现在，根据极大似然估计法，参数和的最优值是使整个数据集的似然最大的值：

根据极大似然估计法选择的估计量称为极大似然估计量。 虽然使许多指数函数的乘积最大化看起来很困难， 但是我们可以在不改变目标的前提下，通过最大化似然对数来简化。 由于历史原因，优化通常是说最小化而不是最大化。 我们可以改为最小化负对数似然。 由此可以得到的数学公式是：

现在我们只需要假设是某个固定常数就可以忽略第一项， 因为第一项不依赖于和。 现在第二项除了常数外，其余部分和前面介绍的均方误差是一样的。 幸运的是，上面式子的解并不依赖于。 因此，在高斯噪声的假设下，最小化均方误差等价于对线性模型的极大似然估计。

从线性回归到深度网络

到目前为止，我们只谈论了线性模型。 尽管神经网络涵盖了更多更为丰富的模型，我们依然可以用描述神经网络的方式来描述线性模型， 从而把线性模型看作一个神经网络。 首先，我们用“层”符号来重写这个模型。

神经网络图

深度学习从业者喜欢绘制图表来可视化模型中正在发生的事情。 在神经元图示中，我们将线性回归模型描述为一个神经网络。 需要注意的是，该图只显示连接模式，即只显示每个输入如何连接到输出，隐去了权重和偏置的值。

线性回归是一个单层神经网络。 图示线性回归是一个单层神经网络。

在神经元图示所示的神经网络中，输入为， 因此输入层中的输入数（或称为特征维度，feature dimensionality）为。 网络的输出为，因此输出层中的输出数是1。 需要注意的是，输入值都是已经给定的，并且只有一个计算神经元。 由于模型重点在发生计算的地方，所以通常我们在计算层数时不考虑输入层。 也就是说， 神经元图示中神经网络的层数为1。 我们可以将线性回归模型视为仅由单个人工神经元组成的神经网络，或称为单层神经网络。

对于线性回归，每个输入都与每个输出（在本例中只有一个输出）相连， 我们将这种变换（ 神经元图示中的输出层） 称为全连接层（fully-connected layer）或称为稠密层（dense layer）。 下一章将详细讨论由这些层组成的网络。

生物学

线性回归发明的时间（1795年）早于计算神经科学，所以将线性回归描述为神经网络似乎不合适。 当控制学家、神经生物学家沃伦·麦库洛奇和沃尔特·皮茨开始开发人工神经元模型时， 他们为什么将线性模型作为一个起点呢？ 我们来看一张图片下图真实的神经元： 这是一张由树突（dendrites，输入终端）、 细胞核（nucleus，CPU）组成的生物神经元图片。 轴突（axon，输出线）和轴突端子（axon terminal，输出端子） 通过突触（synapse）与其他神经元连接。

真实的神经元。 图示真实的神经元。

树突中接收到来自其他神经元（或视网膜等环境传感器）的信息。 该信息通过突触权重来加权，以确定输入的影响（即，通过相乘来激活或抑制）。 来自多个源的加权输入以加权和的形式汇聚在细胞核中， 然后将这些信息发送到轴突中进一步处理，通常会通过进行一些非线性处理。 之后，它要么到达目的地（例如肌肉），要么通过树突进入另一个神经元。

当然，许多这样的单元可以通过正确连接和正确的学习算法拼凑在一起， 从而产生的行为会比单独一个神经元所产生的行为更有趣、更复杂， 这种想法归功于我们对真实生物神经系统的研究。

当今大多数深度学习的研究几乎没有直接从神经科学中获得灵感。 我们援引斯图尔特·罗素和彼得·诺维格在他们的经典人工智能教科书 Artificial Intelligence:A Modern Approach 中所说的：虽然飞机可能受到鸟类的启发，但几个世纪以来，鸟类学并不是航空创新的主要驱动力。 同样地，如今在深度学习中的灵感同样或更多地来自数学、统计学和计算机科学。

小结

  • 机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法，还有模型本身。
  • 矢量化使数学表达上更简洁，同时运行的更快。
  • 最小化目标函数和执行极大似然估计等价。
  • 线性回归模型也是一个简单的神经网络。

拓展知识点

线性回归解析解

  • 一、简单线性回归 这里只考虑单变量情形，考虑样本对，回归中考虑截距项，将其写成矩阵形式如下：

则线性回归的方程可写成： ，其中 和 分别对应截距和斜率，且

为残差项，我们的目标是求得合适的 使得二范数 尽可能小。

令 对 求导如下式：

令 可求得 的唯一极值（也是最小值）如下：

为线性回归的解析解，注意此处有一个隐含条件：矩阵 是可逆矩阵。

  • 二、加权线性回归

在一般线性回归中其实还有一个隐含的假设: 残差序列 服从独立同分布的正太分布，其现实意义在于观测误差服从正太分布，而实际上，由于样本来源不一样，那么 就会存在异方差问题，解决这一问题的有效手段是在计算残差平方和的时候给方差不同样本赋予不同的权重。

假设 个样本每个样本的观测方差之比为 ，不失一般性，不妨令

这样看起来好像就是给每个样本在回归中赋予了一个权重，记对角矩阵：

那么加权线性回归里，目标损失函数就变为了

同样地，令 对 求导如下式：

令 可求得:

同样地，这里要求矩阵 可逆。

  • 三、小结

不难看到，令 ，加权线性回归就退化为一般等权重线性回归。

  • i) 从观测误差的角度去看，如果一个样本的 越大，则可以允许其偏离回归超平面的程度就越大，对这个点的拟合效果就会越差；
  • ii) 从样本点的重要性角度去看，如果一个样本的 越大，则其一点微小的误差在损失函数里会被放大，则可以允许其偏离回归超平面的程度就越小，最后的结果相当于对这个点的拟合效果就会越好。

注意，这里的 是指方差的占比，如果残差波动率为 , 则应该有 。

另外，如果我们使用 WLS 回归取残差的话，那么残差 的均值并不为零：

练习

  1. 假设我们有一些数据。我们的目标是找到一个常数，使得最小化。
    1. 找到最优值的解析解。
    2. 这个问题及其解与正态分布有什么关系?
  2. 推导出使用平方误差的线性回归优化问题的解析解。为了简化问题，可以忽略偏置（我们可以通过向添加所有值为1的一列来做到这一点）。
    1. 用矩阵和向量表示法写出优化问题（将所有数据视为单个矩阵，将所有目标值视为单个向量）。
    2. 计算损失对的梯度。
    3. 通过将梯度设为0、求解矩阵方程来找到解析解。
    4. 什么时候可能比使用随机梯度下降更好？这种方法何时会失效？
  3. 假定控制附加噪声的噪声模型是指数分布。也就是说，
    1. 写出模型下数据的负对数似然。
    2. 请试着写出解析解。
    3. 提出一种随机梯度下降算法来解决这个问题。哪里可能出错？（提示：当我们不断更新参数时，在驻点附近会发生什么情况）请尝试解决这个问题。

results matching ""

    No results matching ""