【stf】 Week2 Multiple Variables Linear Regression

Week 2
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[TOC]

# 4. Linear Regression with Multiple Variables

## 4.1 多维特征

目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为$\left( {x_{1}},{x_{2}},...,{x_{n}} \right)$。

![](../images/591785837c95bca369021efa14a8bb1c.png)

增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：

$n$ 代表特征的数量

${x^{\left( i \right)}}$代表第 $i$ 个训练实例，是特征矩阵中的第$i$行，是一个**向量**（**vector**）。

比方说，上图的

${x}^{(2)}\text{=}\begin{bmatrix} 1416\\\ 3\\\ 2\\\ 40 \end{bmatrix}$，

${x}_{j}^{\left( i \right)}$代表特征矩阵中第 $i$ 行的第 $j$ 个特征，也就是第 $i$ 个训练实例的第 $j$ 个特征。

如上图的$x_{2}^{\left( 2 \right)}=3,x_{3}^{\left( 2 \right)}=2$，

支持多变量的假设 $h$ 表示为：$h_{\theta}\left( x \right)={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+...+{\theta_{n}}{x_{n}}$，

这个公式中有$n+1$个参数和$n$个变量，为了使得公式能够简化一些，引入$x_{0}=1$，则公式转化为：$h_{\theta} \left( x \right)={\theta_{0}}{x_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+...+{\theta_{n}}{x_{n}}$
此时模型中的参数是一个$n+1$维的向量，任何一个训练实例也都是$n+1$维的向量，特征矩阵$X$的维度是 $m*(n+1)$。 因此公式可以简化为：$h_{\theta} \left( x \right)={\theta^{T}}X$，其中上标$T$代表矩阵转置。
## 4.2 多变量梯度下降
与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即：
$$
J\left( {\theta_{0}},{\theta_{1}}...{\theta_{n}} \right)=\frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}{{{\left( h_{\theta} \left({x}^{\left( i \right)} \right)-{y}^{\left( i \right)} \right)}^{2}}}
$$

其中：
$$
h_{\theta}\left( x \right)=\theta^{T}X={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+...+{\theta_{n}}{x_{n}}
$$
我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。
多变量线性回归的批量梯度下降算法为：

![](../images/41797ceb7293b838a3125ba945624cf6.png)

即：

![](../images/6bdaff07783e37fcbb1f8765ca06b01b.png)

求导数后得到：

![](../images/dd33179ceccbd8b0b59a5ae698847049.png)

$$
{{\theta }_{0}}:={{\theta }_{0}}-a\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}{({{h}_{\theta }}({{x}^{(i)}})-{{y}^{(i)}})}x_{0}^{(i)} ， x_{0}=1
$$

$$
{{\theta }_{1}}:={{\theta }_{1}}-a\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}{({{h}_{\theta }}({{x}^{(i)}})-{{y}^{(i)}})}x_{1}^{(i)}
$$

$$
{{\theta }_{2}}:={{\theta }_{2}}-a\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}{({{h}_{\theta }}({{x}^{(i)}})-{{y}^{(i)}})}x_{2}^{(i)}?
$$

我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一个新的值，如此循环直到收敛。
代码示例：
计算代价函数
$$
J\left( \theta  \right)=\frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}{{{\left( {h_{\theta}}\left( {x^{(i)}} \right)-{y^{(i)}} \right)}^{2}}}
$$
其中：
$$
{h_{\theta}}\left( x \right)={\theta^{T}}X={\theta_{0}}{x_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+...+{\theta_{n}}{x_{n}}
$$
**Python** 代码：
```python
def computeCost(X, y, theta):
    inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2)
    return np.sum(inner) / (2 * len(X))

4.3 梯度下降法实践1-特征缩放

在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。

以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，

• 尺寸的值为 0-2000平方英尺，
• 房间数量的值则是0-5，
  以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能，看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代p才能收敛。

解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如图：

最简单的方法是令：\({{x}_{n}}=\frac{{{x}_{n}}-{{\mu}_{n}}}{{{s}_{n}}}\)，其中 \({\mu_{n}}\)是平均值，\({s_{n}}\)是标准差。

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原文：https://www.cnblogs.com/hhyx/p/14401396.html