逻辑回归和正规化

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逻辑回归(logistic regression)

1.用来解决归类问题（只是由于历史上的原因取了回归的名字）

2.二分归类（binary classification）

• 定义：对于输入，输出值不连续，而是两个离散的值，eg:{0,1}
• 方法：利用线性回归，将大于0.5的输出预测值设为1，小于0.5的输出预测值设为0.（目前不可行，因为归类问题不是线性函数，所以引入S型函数(Sigmoid Function)/逻辑函数(logistic function)）
• Sigmoid Function / logistic function

          z>=0时g>=0.5,z<0时g<0.5； z-> -∞,g->0；  z-> +∞,g->1

        , , 

         h(x)为输出值为1的概率：

• 为了得到离散的归类，假设：

        ，所以有：

• 决策边界(decision boundry):将y=0和y=1的区域分开的那条线（对应上面来说就是θ‘x=0那个方程） 
• 代价方程(cost function):

        合并上面两个式子:

        再向量化表示：

         画图是：

• 梯度下降(gradient decent):

         求偏导可得：（和之前线性回归的结果一样）

         向量化表示为：

• 比梯度下降更优的求θ的方法：

　　　Conjugate gradient, BFGS, L-BFGS

        用octave内部的函数库来调用这些方法，步骤：

    1.写出代价函数和它的偏导：

　　 function [jVal, gradient] = costFunction(theta)
  　　 jVal = [...code to compute J(theta)...];
  　　 gradient = [...code to compute derivative of J(theta)...];
　　 end
    2.调用fminunc函数，optimset是传给该函数的参数

　　 options = optimset(‘GradObj‘, ‘on‘, ‘MaxIter‘, 100);
　　 initialTheta = zeros(2,1);
　　 [optTheta, functionVal, exitFlag] = fminunc(@costFunction, initialTheta, options);

3.多类归类（multiclass classification）:

• 结果为多个类别，y={0,1,....n}
• 这种情况下，可以将问题分为n+1个二分归类问题，选择一个类，将其他所有类看成一个类，利用二分归类，求出每个h(x)，再求最大值

正规化(regularization) 

1.正规化用来解决过拟合问题(overfitting)，适用于线性回归和逻辑回归问题。

    延伸：

• h函数太简单：欠拟合，高偏差(underfitting,high bias)
• h函数太复杂：过拟合，高方差(overfitting,high variance)
• 解决过拟合方法有：减少参数（人工进行参数选择或者用特定的参数选择算法）、正规化

2.正规化后的代价函数:

       (λ是正规化参数)

    演示：https://www.desmos.com/calculator/1hexc8ntqp

    eg:

       h(x)= 

       如果想要减少theta3,theta4参数的影响，代价函数可以写成如下形式：

       后面的两项参数乘以很大的数，这样为了得到代价的最小值，后两个参数就得很小，趋近于0，这样h函数中的那两个参数就

       会很小，相当于消去了参数，所以函数就会变得平缓了，从而不会过拟合

3.正规化线性回归：

• 梯度下降变为：（多了λ项）

         移项也可以写成：

         可以看出，和没有正规化相比，只是每次迭代时，theta都变为原来的(1-α*λ/m)<1倍

• 不迭代的nomal equation为：

             ( L=(n+1)*(n+1) )

4.正规化逻辑回归：

• 代价函数为：(多了λ项)

          (注意没有第0项)

• 梯度下降：(和线性回归正规化的一样)

逻辑回归和正规化

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原文地址：https://www.cnblogs.com/judejie/p/9013145.html