Motivation 问题描述
对于一些问题标签值只有两个(1,0)，而线性回归模型的输出值是一定范围的连续值。这时的做法是人为规定一个阈值0，当预测值大于0时判为1，预测值小于0时判为0.
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上图对应的线性回归假设函数hypothesis为(特征的维数是2)
\[h_\theta(x)=-3+x_1+x_2\]
对于第i 个样例,当
\[h_\theta(x^{(i)})>0\]
预测为1，反之预测为0
使用这样的hypothesis带来的问题是无法定义损失函数。这时引入sigmoid函数。
\[y = \frac 1 {1+e^{-x}}\]
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Hypothesis
借助sigmoid函数，hypothesis定义为
\[h_\theta(x) = \frac 1 {1+e^{\theta x}}\]
这时当
\[\theta x > 0\]
时，预测值归为1，此时有
\[h_\theta(x)>0.5\]
反之，当
\[\theta x < 0\]
时，预测值归为0，此时有
\[h_\theta(x)<0.5\]
Cost function
这样做的好处是
1. 使假设函数hypothesis的值落在区间(0,1)内。
2. 方便构造损失函数。
假设第i 个样本的标签为1的，当假设函数预测为0.7，他表示有70%的概率预测为1.使用极大似然估计这时此样本造成的损失为
\[-1\times{log0.7}\]
而且当预测假设函数值为0.6时损失值
\[-1\times{log0.6}\]
更大，这符合直观的认知。所以对于所有样本标签为1的样本，其损失函数定义为
\[Cost(h_\theta(x^{(i)}),y^{(i)})=-y^{(i)}logh_\theta(x^{(i)})\]
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对于所有样本标签为0的样本，其损失函数定义为
\[Cost(h_\theta(x^{(i)}),y^{(i)})=-(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)}))\]
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可以看出当预测值为0时，其造成的损失为0；当预测值越大，其造成的损失也越大。综合以上两种情况，给出损失函数cost function的定义
\[J(\theta)=\frac 1 m\sum_{i=1}^mCost(h_\theta(x^{(i)}),y^{(i)})
\]\[=-\frac 1 m[\sum_{i=1}^my^{(i)}logh_\theta(x^{(i)})+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)}))]\]
为什么不使用原来的平方差之和为损失函数？因为使用原来的损失函数可能会不收敛。
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Gradient descent
碰巧的是梯度下降的公式和线性回归完全相同。代码实现的时候需要选择迭代次数和梯度下降速度参数alpha，这也是使用sigmoid函数的第三点好处。（此处省略证明）
\[\theta_j := \theta_j - \alpha\frac 1 {2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})\cdot{x^{(i)}_j}\]
实际情况是使用Matlab中的fminunc函数，它会自动选择参数alpha
Matlab 代码实现
Cost function with regularization
H = sigmoid(X*theta);
T = y.*log(H) + (1 - y).*log(1 - H);
J = -1/m*sum(T) + lambda/(2*m)*sum(theta(2:end).^2);
ta = [0; theta(2:end)];
grad = X‘*(H - y)/m + lambda/m*ta;
Calculate parameters
[theta, cost] = fminunc(@(t)(costFunction(t, X, y)), initial_theta, options);
Predict
p = predict(theta, X);
fprintf(‘Train Accuracy: %f\n‘, mean(double(p == y)) * 100);
function p = predict(theta, X)
m = size(X, 1); % Number of training examples
p = zeros(m, 1);
for i = 1:m
temp = sigmoid(X(I,:)*theta);
if temp>=0.5
p(i,1)=1;
else
p(i,1)=0;
end
end
end
