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牛顿方法

时间:2018-01-31 20:20:58      阅读:216      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:div   过程   exp   数据   接下来   统计学   而不是   特征   技术分享   

牛顿方法

本次课程大纲:

1、  牛顿方法:对Logistic模型进行拟合

2、 指数分布族

3、  广义线性模型(GLM):联系Logistic回归和最小二乘模型

 

复习:

Logistic回归:分类算法

假设给定x以技术分享图片为参数的y=1和y=0的概率:

技术分享图片

技术分享图片

 

 

求对数似然性:

技术分享图片

 

对其求偏导数,应用梯度上升方法,求得:

技术分享图片

 

本次课程介绍的牛顿方法是一种比梯度上升快很多的方法,用于拟合Logistic回归

 

1、 牛顿方法

假设有函数技术分享图片,需要找使技术分享图片=0的技术分享图片

步骤:

1)       给出一个技术分享图片的初始值

2)       对技术分享图片求导,求导数为0时技术分享图片的值(就是求技术分享图片切线与x轴交点)

3)       重复步骤2

 

因为该点的导数值即为切线斜率,而斜率=该点y轴的值/该点x轴的变化值,所以技术分享图片每次的变化值:

技术分享图片

 

*使用这个方法需要f满足一定条件,适用于Logistic回归和广义线性模型

* 一般初始化为0

技术分享图片

 

 

 

应用于Logistic回归:

求对数似然的最大值,即求技术分享图片为0时的技术分享图片,根据上述推论,更新规则如下:

 

 技术分享图片

牛顿方法的收敛速度:二次收敛

每次迭代使解的有效数字的数目加倍:假设当前误差是0.1,一次迭代后,误差为0.001,再一次迭代,误差为0.0000001。该性质当解距离最优质的足够近才会发现。

 

牛顿方法的一般化

技术分享图片是一个向量而不是一个数字,一般化的公式为:

技术分享图片

 

技术分享图片是目标函数的梯度,H为Hessian矩阵,规模是n*n,n为特征的数量,它的每个元素表示一个二阶导数:

技术分享图片

 

上述公式的意义就是,用一个一阶导数的向量乘以一个二阶导数矩阵的逆

 

优点:若特征数和样本数合理,牛顿方法的迭代次数比梯度上升要少得多

缺点:每次迭代都要重新计算Hessian矩阵,如果特征很多,则H矩阵计算代价很大

 

2、 指数分布族

回顾学过的两种算法:

对于技术分享图片

若y属于实数,满足高斯分布,得到基于最小二乘法的线性回归;

若y取{0,1},满足伯努利分布,得到Logistic回归。

 

问题:如Logistic回归中,为何选择sigmoid函数?sigmoid函数是最自然的默认选择。

接下来,会以这两个算法为例,说明它们都是广义线性模型的特例。

 

考虑上述两个分布,伯努利分布和高斯分布:

1)       伯努利分布

设有一组只能取0或1的数据,用伯努利随机变量对其建模:

技术分享图片,则技术分享图片,改变参数φ,y=1这一事件就会有不同概率,会得到一类概率分布(而非固定的)。

2)       高斯分布

技术分享图片,改变参数μ,也会得到不同的高斯分布,即一类概率分布。

 

上述这些分布都是一类分布的特例,这类分布称为指数分布族

 

指数分布族的定义:

若一类概率分布可以写成如下形式,那么它就属于指数分布族:

技术分享图片

 

η - 自然参数,通常是一个实数

T(y) – 充分统计量,通常,T(y)=y,实际上是一个概率分布的充分统计量(统计学知识)

 

对于给定的a,b,T三个函数,上式定义了一个以η为参数的概率分布集合,即改变η可以得到不同的概率分布。

 

证明伯努利分布是指数分布族:

 

技术分享图片

可知:

技术分享图片

 

由上式可见,η=log(φ/(1-φ)),可解出:φ=1/(1+exp(-η)),发现得到logistic函数(之后讨论其原因),则:

 

 技术分享图片

 

证明高斯分布是指数分布族:

技术分享图片,设方差为1(方差并不影响结果,仅仅是变量y的比例因子)

这种情况下高斯密度函数为:

技术分享图片

 

可得:

 

 技术分享图片

*指数分布族包括:

高斯分布(正态分布),多元正态分布;

伯努利分布(01问题建模),多项式分布(对k个结果的事件建模);

泊松分布(对计数过程建模);

伽马分布,指数分布(对实数的间隔问题建模);

β分布,Dirichlet分布(对小数建模);

Wishart分布(协方差矩阵的分布)…

 

3、 广义线性模型GLM

选定了一个指数分布族后,怎样来推导出一个GLM呢?

 

假设:

(1)技术分享图片,即假设试图预测的变量y在给定x,以θ作为参数的条件概率,属于以η作为自然参数的指数分布族

例:若要统计网站点击量y,用泊松分布建模

(2) 给定x,目标是求出以x为条件的T(y)的期望E[T(y)|x],即让学习算法输出h(x) = E[T(y)|x]

(3)技术分享图片,即自然参数和输入特征x之间线性相关,关系由θ决定。仅当η是实数时才有意义。若η是一个向量,技术分享图片

 

推导伯努利分布的GLM:

技术分享图片,伯努利分布属于指数分布族

对给定的x,θ,学习算法进行一次预测的输出:

技术分享图片

 

得到logistic回归算法。

 

正则响应函数:g(η) = E[y;η],将自然参数η和y的期望联系起来

正则关联函数:g-1

 

推导多项式分布的GLM:

多项式分布是在k个可能取值上的分布,即y∈{1,…,k},如将收到的邮件分成k类,诊断某病人为k种病中的一种等问题。

 

(1)将多项式分布写成指数分布族的形式:

设多项式分布的参数:技术分享图片,且技术分享图片,φi表示第i个取值的概率分布,最后一个参数可以由前k-1个推导出,所以只将前k-1个技术分享图片视为参数。

 

多项式分布是少数几个T(y)!=y的分布,T(1)~T(k)都定义成一个k-1维的列向量,表示为:

技术分享图片

 

这样定义T(y)是为了将多项式分布写成指数分布族形式。

 

*定义符号:指示函数,1{.}

1{True} = 1, 1{False} = 0,即大括号内命题为真,值为1,;否则为0。

例:1{2=3} = 0, 1{1+1=2} = 1

 

用T(y)i表示T(y)的第i个元素,则T(y)i = 1{y=i}

 

根据参数φ的意义(φi表示第i个取值的概率分布),可推出:

技术分享图片

 

可得:

技术分享图片

 

证明多项式分布式指数分布族。

 

再用η表示φ:

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

 

 

(2)根据上述假设(3)中自然参数和输入x的线性关系,可求得:

 

 技术分享图片

(3)根据上述假设(2)中的输出h(x) = E[T(y)|x],可求得:

技术分享图片

 

称这种回归算法为softmax回归,是logistic回归的推广。

 

Softmax回归的训练方法和logistic相似,通过极大似然估计找到参数θ,其对数似然性为:

技术分享图片

 

再通过梯度上升或牛顿方法找对数似然性的最大值,即可求出参数θ。

牛顿方法

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangxiaomeng1991/p/8393739.html

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