线性回归的基本原理（一）

简介：
本篇文章主要介绍线性回归的基础概念和基本原理，包括模型假设、参数求解方法以及评估标准等内容，为初学者提供一个清晰的学习路径。 线性回归是一种基础且广泛使用的统计学方法，用于预测连续数值型的输出。它假设因变量与一个或多个自变量之间的关系是线性的。本段落将深入探讨线性回归的基本原理，包括模型形式、梯度下降优化方法以及正规方程的求解。 1. **线性回归模型基本形式** 线性回归模型通常表示为： \[ h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 + \cdots + \theta_nx_n \] 其中，$\theta$ 是一个 $n+1$ 维的参数向量，$\theta_0$ 是截距项，$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是特征值。如果引入矩阵形式表示，则模型可以写为： \[ h_\theta(X) = X\theta \] 这里的 $X$ 是一个包含所有训练样本的特征矩阵，其维度是 $(m \times n)$，其中 $m$ 表示数据集中样本的数量，而 $n$ 则代表每个样本中特征的数量。 2. **梯度下降** 为了求解线性回归模型中的参数 $\theta$ ，常使用的一种优化算法为梯度下降。其目标函数通常定义为均方误差（MSE）： \[ J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \] 通过迭代更新参数 $\theta$ 的公式如下： \[ \theta_j := \theta_j - \alpha \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)} \] 其中，$\alpha$ 是学习率，控制每次迭代时参数更新的步长。梯度下降算法需要选择一个合适的学习率，并进行多次迭代直至损失函数收敛。 3. **正规方程** 另一种直接求解线性回归模型中 $\theta$ 参数的方法是使用正规方程。此方法的目标是在不通过迭代的情况下找到最小化 $J(\theta)$ 的参数值，具体公式如下： \[ \theta = (X^TX)^{-1}X^Ty \] 这里要求特征矩阵 $X$ 是满秩的（即不存在完全相关的特征），否则无法直接使用正规方程。此方法利用了矩阵运算的优势来快速求解问题。 **梯度下降与正规方程比较** - **梯度下降**：适用于大规模数据集，因为它只需要计算每个样本的梯度而不需要进行复杂的矩阵逆操作，并且可以灵活调整学习率以适应不同的应用场景。 - **正规方程**：优点在于它能够直接求解而不需迭代过程或选择合适的学习率。然而，在特征数量较大时，计算成本会显著增加。 总结来说，对于小规模问题和较少的特征数目而言，使用正规方程可以获得高效且准确的结果；而在处理大规模数据集或者考虑效率的情况下，则推荐采用梯度下降方法。理解这两种策略的不同特点有助于在实际应用中做出合适的选择。