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cs229 斯坦福机器学习笔记（一）

2024-07-10 02:03:31 233人阅读

前言

说到机器学习，很多人推荐的学习资料就是斯坦福Andrew Ng的cs229，有相关的视频和讲义。不过好的资料 != 好入门的资料，Andrew Ng在coursera有另外一个机器学习课程，更适合入门。课程有video，review questions和programing exercises，视频虽然没有中文字幕，不过看演示的讲义还是很好理解的（如果当初大学里的课有这么好，我也不至于毕业后成为文盲。。）。最重要的就是里面的programing exercises，得理解透才完成得来的，毕竟不是简单点点鼠标的选择题。不过coursera的课程屏蔽很一些比较难的内容，如果觉得课程不够过瘾，可以再看看cs229的。这篇笔记主要是参照cs229的课程，但也会穿插coursera的一些内容。

接触完机器学习，会发现有两门课很重要，一个是概率统计，另外一个是线性代数。因为机器学习使用的数据，可以看成概率统计里的样本，而机器学习建模之后，你会发现剩下的就是线性代数求解问题。

至于学习资料，我推荐一本《机器学习实战》，能解决你对机器学习怎么落地的困惑。李航的《统计学习方法》可以当提纲参考，中国人写的书，适合填鸭式教学，我不是太喜欢这本。cs229除了lecture notes，还有session notes（简直是雪中送炭，夏天送风扇，lecture notes里那些让你觉得有必要再深入了解的点这里可以找到），和problem sets，资料也够多了。

线性回归 linear regression

通过现实生活中的例子，可以帮助理解和体会线性回归。比如某日，某屌丝同事说买了房子，那一般大家关心的就是房子在哪，哪个小区，多少钱一平方这些信息，因为我们知道，这些信息是"关键信息”（机器学习里的黑话叫“feature”）。那假设现在要你来评估一套二手房的价格(或者更直接点，你就是一个卖房子的黑中介，嘿嘿)，如果你对房价一无所知（比如说房子是在非洲），那你肯定估算不准，最好就能提供同小区其他房子的报价；没有的话，旁边小区也行；再没有的话，所在区的房子均价也行；还是没有的话，所在城市房子均价也行（在北京有套房和在余杭有套房能一样么），因为你知道，这些信息是有“参考价值”的。其次，估算的时候我们肯定希望提供的信息能尽量详细，因为我们知道房子的朝向，装修好坏，位置（靠近马路还是小区中心）是会影响房子价格的。

其实我们人脑在估算的过程，就类似一个“机器学习”的过程。

a)首先我们需要“训练数据”，也就是相关的房价数据，当然，数据太少肯定不行，要尽量丰富。有了这些数据，人脑可以“学习”出房价的一个大体情况。因为我们知道同一小区的同一户型，一般价格是差不多的（特征相近，目标值－房价也是相近的，不然就没法预测了）；房价我们一般按平方算，平方数和房价有“近似”线性的关系。

b)而“训练数据”里面要有啥信息？只给你房子照片肯定不行，肯定是要小区地点，房子大小等等这些关键“特征”

c)一般我们人肉估算的时候，比较随意，也就估个大概，不会算到小数点后几位；而估算的时候，我们会参照现有数据，不会让估算跟“训练数据”差得离谱（也就是下面要讲的让损失函数尽量小），不然还要“训练数据”干嘛。计算机擅长处理数值计算，把房价估算问题完全可以用数学方法来做。把这里的“人肉估算”数学形式化，也就是“线性回归”。

1.我们定义线性回归函数（linear regression）为:

然后用h(x) 来预测y

最简单的例子，一个特征size，y是Price，把训练数据画在图上，如下图。（举最简单的例子只是帮助理解，当特征只有一维的时候，画出来是一条直线，多维的时候就是超平面了）

这里有一个问题，如果真实模型不是线性的怎么办？所以套用线性回归的时候是需要预判的，不然训练出来的效果肯定不行。这里不必过于深究，后面也会介绍怎么通过预处理数据处理非线性的情况。

2.目标就是画一条直线尽量靠近这些点，用数学语言来描述就是cost function尽量小。

为什么是平方和？直接相减取一下绝对值不行么， | h(x)-y | ？（后面的Probabilistic interpretation会解释，这样求出来的是likelihood最大。另外一个问题， | h(x)-y |大的时候 ( h(x)-y )^2 不也是一样增大，看上去好像也一样？！除了后者是凸函数，好求解，所以就用平方和？不是的，单独一个样本纵向比较确实一样，但别漏了式子前面还有一个求和符号，这两者的差异体现在样本横向比较的时候，比如现在有两组差值，每组两个样本，第一组绝对值差是1,3，第二组是2,2，绝对值差求和是一样，4=4，算平方差就不一样了，10 > 8。其实，x^2求导是2x，这里的意思就是惩罚随偏差值线性增大，最终的效果从图上看就是尽可能让直线靠近所有点）

3 然后就是怎么求解了。如果h(x)=y那就是初中时候的多元一次方程组了，现在不是，所以要用高端一点的方法。以前初中、高中课本也有提到怎么求解回归方程，都是按计算器，难怪我一点印象都没有，囧。。

notes 1里面介绍3种方法

1.gradient descent （梯度下降）
a.batch gradient descent
b.stochastic gradient descent （上面的变形）
2.the normal equations
3.Newton method(Fisher scoring)

1.gradient descent algorithm

α is called the learning rate.

只有一个训练数据的例子：

这个式子直观上也很好理解，假设xj是正数，y比预测值h(x)大的话，我们要加大θ，所以α前面是+号（当xj是负数同理）

举一个数据的例子只是帮助我们理解，实际中是会有多个数据的，你会体会到矩阵的便利性的。

上面的式子在具体更新的时候有小的不同

方法 a.batch gradient descent

注意，要同时进行更新。因为更新θ(j+1)的时候要用hθ(x)，这里的hθ(x)用的还是老的θ1 到 θj。

直观上看，等高线代表cost function的值，横纵坐标是θ1 θ2两个参数，梯度下降就是每次一小步沿着垂直等高线的方向往等高线低（图的中心）的地方走。显然步子不能太大，不然容易扯着蛋（跨一大步之后反而到了更高的点）

方法 b.stochastic gradient descent (also incremental gradient descent)

这两种方法看公式可能不好理解，看后面的代码实现就容易区分。

2.the normal equations。

初学者可以先跳过推导过程（不是鼓励不看。），直接先记住结论

。（在线性代数的复习课件cs229-linalg会说明，这个式子其实是把y投影到X）

3.牛顿法

Another algorithm for maximizing ?(θ)

Returning to logistic regression with g(z) being the sigmoid function, lets now talk about a different algorithm for minimizing -?(θ)。（感觉notes1里面少了个负号）

牛顿法求函数0点，即 f (Θ) = 0

这样迭代就行，f′(θ)是斜率，从图上看，就是“用三角形去拟合曲线，找0点”

因为我们是要求导数等于0，把上面的式子替换一下f(θ) = ?′(θ)

θ是多维的，有

where

When Newton’s method is applied to maximize the logistic regression log likelihood function ?(θ), the resulting method is also called Fisher scoring.

coursera的课件提到其他方法，估计初学者没空深究，了解一下有这些东西就好。

逻辑回归logistic regression

现在如果有一个0和1的2分类问题的，套进去线性回归去解，如下图

离群点会对结果影响很大，比如上图（我们以h(x)>0.5时预测y=1，一个离群点让直线大旋转，一下子把不少点误分类了）（coursera的课程只提到这个原因，但貌似不止），而且还有一个问题，Intuitively, it also doesn’t make sense for h(x) to take values larger than 1 or smaller than 0 when we know that y ∈ {0, 1}. （那h(x)在[0,1]又代表什么呢？呵呵）

换成这个曲线就好多了，这个函数是sigmoid function

g(z) 值域 (0,1)

把线性回归套进去g（z）就是

为什么是sigmoid函数？换个形状类似的函数不行么？这个后面一样有概率解释的。注意，这个函数输出值代表“y为1的概率”，再回过头看看，前面y用1和0来表示正反也是有讲究的（讲svn的时候又换成+1，-1），直观上看sigmoid越接近1表示1的概率大，接近0表示0的概率大，还有一个好处就是下面算likelihood的时候用式子好表示。

建模好，还缺一个cost function，是不是跟linear regression一样求平方差就行？

呵呵，不是，coursera课程给出的原因是套入sigmoid后，这个函数不是凸函数，不好求解了。但其实h(x) -y 算出来是一个概率，多个训练数据的概率相加是没意义的，得相乘。p(x,y) = p(x)* p(y)。

先讲一个useful property

推导公式时可以用，习题也会用到的

把两个概率公式合到一起

likelihood of the parameters:

log likelihood:

一个训练数据的时候（代入前面的结论

)

注意，前面linear regression，我们求cost function的最小值，所以是减号

对于logistic regression，我们要求的是likelihood最大（附录提到，是等价的），所以要换成加号。这样θ最终的迭代式子才跟前面linear regression一样，这是巧合么？隐隐约约感觉这其中有一腿。

machine learning in practice

我总觉得计算机科学动手实践很重要，纸上谈兵不接地气。coursera有programing exercise，必须完成下。octave用起来挺爽的。这里记录一下关键点。

1.coursera的cost function多除了一个m

其实起到一个归一化的作用，让迭代步长α与训练样本数无关（你可以当作α=α‘/m)

2.batch gradient descent和stochastic gradient descent的差别

batch gradient descent

for iter = 1:num_iters
 A = ( X * theta - y )';
 theta = theta - 1/m * alpha * ( A * X )';
end

stochastic gradient descent

for iter = 1:num_iters
 A = ( X * theta - y )';
 for j = 1:m
   theta = theta - alpha * ( A(1, j) * X(j, :) )';    
 end
end

用ex1_multi.m改改，生成两个cost下降图，可以发现stochastic gradient descent挺犀利的。。

3.feature scaling的作用是啥？

（具体模型具体分析，这里只针对LR模型，不要把结论随意推广）coursera提到的作用是加速收敛，那会影响结果么？直觉上，把一个feature扩大10倍，那算cost function的时候岂不是很占便宜，算出来的权重会偏向这个feature么？

对这种问题，数学家会理论证明，工程师做实验验证，我习惯粗略证明，然后实验验证自己对不对。

（下面都是粗略的想法，不是严谨证明！！）假设每个样本的feature j 乘以10，那算出来的θj除以10不就结果跟原来一样了？我猜不会影响。看一下我们迭代时候的式子

xj变大，h(x) 也变大，粗略迭代步长要扩大10倍（那就起到抑制θ的作用）但最终的θ要变为1/10，想想略蛋疼，比如现在100每次减少1，减99次后变为1，现在每次要减少10，却要让最终的结果到0.1，得改α才行啊，看来feature scaling能起到归一化α的作用。

把ex1.m改一下，做做实验。会发现缩放一个feature后，收敛很困难啊，我只乘以2，原来的代码就输出NaN了。。我把alpha平方一下 alpha^2。

可以发现等高线变密集了，椭圆形变得很扁，所以步长不能很大，收敛很困难，一直在一个类似直线的椭圆跳来跳去慢慢挪。至于结果会不会变，用normal equation来验证，因为梯度下降有困难。改下ex1_muliti.m

X2 = X;
X2(:,2) = X2(:, 2)* 2;
theta2 = pinv(X2' * X2) * X2' * y;
theta2
theta

theta2(2)就是神奇地变1/2了。。

theta2 =
  8.9598e+004
  6.9605e+001
  -8.7380e+003
theta =
  8.9598e+004
  1.3921e+002
  -8.7380e+003

前面是linear regression，对logistic regression可以改ex2.m也验证下

X2(:,2)= X2(:,2)*2;
[theta2, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X2, y)), initial_theta, options);
theta2

theta:
 -25.161272
 0.206233
 0.201470
theta2 =
  -25.16127
    0.10312
    0.20147

附录

cost function的概率解释

我们知道h(x)和真实的y是有偏差的，设偏差是ε

假设ε是iid（独立同分布）的，符合高斯分布（通常高斯分布是合理的，具体不解释），联想到高斯分布的式子，有平方就不奇怪了。

得到

likelihood function:

求解技巧，转成 log likelihood ?(θ)（这个是个非常基础的技巧，后面会大量用到）:

To summarize: Under the previous probabilistic assumptions on the data,

least-squares regression corresponds to finding the maximum likelihood estimate of θ.

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