《吴恩达机器学习》学习笔记001_引言、单变量线性回归、线性代数回顾

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

引言

机器学习是什么？

由Tom Mitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。我认为经验E 就是程序上万次的自我练习的经验，而任务T 就是下棋。性能度量值P呢，就是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。

监督学习(Supervised Learning)

监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。

无监督学习(Unsupervised Learning)

在无监督学习中，我们已知的数据。看上去有点不一样，不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。所以我们已知数据集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。别的都不知道，就是一个数据集。你能从数据中找到某种结构吗？针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个，二者不同。是的，无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。事实证明，它能被用在很多地方。

单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

模型表示

被称作监督学习是因为对于每个数据来说，我们给出了“正确的答案”。
对于我们的房价预测问题，我们该如何表达 $h$？

一种可能的表达方式为：$h_{\theta }\left(x\right)={\theta }_0+{\theta }_{1}x$，因为只含有一个特征/输入变量，因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。

代价函数

线性函数形式：$h_{\theta }\left(x\right)={\theta }_0+{\theta }_{1}x$。

接下来我们会引入一些术语我们现在要做的便是为我们的模型选择合适的参数（parameters）${\theta }_0$ 和 ${\theta }_1$，在房价问题这个例子中便是直线的斜率和在$y$ 轴上的截距。

我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距（下图中蓝线所指）就是建模误差（modeling error）。

我们的目标便是选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数。 即使得代价函数 $J\left({\theta }_0,{\theta }_1\right)=\frac{1}{2m}\sum _{i=1}^m{\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)}^2$最小。

我们绘制一个等高线图，三个坐标分别为${\theta }_0$和${\theta }_1$ 和$J({\theta }_0,{\theta }_1)$：

则可以看出在三维空间中存在一个使得$J({\theta }_0,{\theta }_1)$最小的点。

代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称为平方误差代价函数。我们之所以要求出误差的平方和，是因为误差平方代价函数，对于大多数问题，特别是回归问题，都是一个合理的选择。还有其他的代价函数也能很好地发挥作用，但是平方误差代价函数可能是解决回归问题最常用的手段了。

代价函数的直观理解

代价函数的直观理解II

梯度下降

梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数$J({\theta }_0,{\theta }_1)$ 的最小值。

梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合$\left({\theta }_0,{\theta }_1,......,{\theta }_n\right)$，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到找到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global minimum），选择不同的初始参数组合，可能会找到不同的局部最小值。

想象一下你正站立在山的这一点上，站立在你想象的公园这座红色山上，在梯度下降算法中，我们要做的就是旋转360度，看看我们的周围，并问自己要在某个方向上，用小碎步尽快下山。这些小碎步需要朝什么方向？如果我们站在山坡上的这一点，你看一下周围，你会发现最佳的下山方向，你再看看周围，然后再一次想想，我应该从什么方向迈着小碎步下山？然后你按照自己的判断又迈出一步，重复上面的步骤，从这个新的点，你环顾四周，并决定从什么方向将会最快下山，然后又迈进了一小步，并依此类推，直到你接近局部最低点的位置。

批量梯度下降（batch gradient descent）算法的公式为：

其中$a$是学习率（learning rate），它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大，在批量梯度下降中，我们每一次都同时让所有的参数减去学习速率乘以代价函数的导数。

在梯度下降算法中，还有一个更微妙的问题，梯度下降中，我们要更新${\theta }_0$和${\theta }_1$ ，当 $j=0$ 和$j=1$时，会产生更新，所以你将更新$J\left({\theta }_0\right)$和$J\left({\theta }_1\right)$。实现梯度下降算法的微妙之处是，在这个表达式中，如果你要更新这个等式，你需要同时更新${\theta }_0$和${\theta }_1$，我的意思是在这个等式中，我们要这样更新：

${\theta }_0$:= ${\theta }_0$ ，并更新${\theta }_1$:= ${\theta }_1$。

实现方法是：你应该计算公式右边的部分，通过那一部分计算出${\theta }_0$和${\theta }_1$的值，然后同时更新${\theta }_0$和${\theta }_1$。

让我进一步阐述这个过程：

梯度下降的直观理解

梯度下降算法如下：

${\theta }_j:={\theta }_j-\alpha \frac{\partial }{\partial {\theta }_j}J\left(\theta \right)$

描述：对$\theta $赋值，使得$J\left( \theta \right)$按梯度下降最快方向进行，一直迭代下去，最终得到局部最小值。其中$a$是学习率（learning rate），它决定了我们沿着能让代价函数下降程度最大的方向向下迈出的步子有多大。

对于这个问题，求导的目的，基本上可以说取这个红点的切线，就是这样一条红色的直线，刚好与函数相切于这一点，让我们看看这条红色直线的斜率，就是这条刚好与函数曲线相切的这条直线，这条直线的斜率正好是这个三角形的高度除以这个水平长度，现在，这条线有一个正斜率，也就是说它有正导数，因此，我得到的新的${\theta }_1$，${\theta }_1$更新后等于${\theta }_1$减去一个正数乘以$a$。

这就是我梯度下降法的更新规则：${\theta }_j:={\theta }_j-\alpha \frac{\partial }{\partial {\theta }_j}J\left(\theta \right)$

让我们来看看如果$a$太小或$a$太大会出现什么情况：

如果$a$太小了，即我的学习速率太小，结果就是只能这样像小宝宝一样一点点地挪动，去努力接近最低点，这样就需要很多步才能到达最低点，所以如果$a$太小的话，可能会很慢，因为它会一点点挪动，它会需要很多步才能到达全局最低点。

如果$a$太大，那么梯度下降法可能会越过最低点，甚至可能无法收敛，下一次迭代又移动了一大步，越过一次，又越过一次，一次次越过最低点，直到你发现实际上离最低点越来越远，所以，如果$a$太大，它会导致无法收敛，甚至发散。

现在，我还有一个问题，当我第一次学习这个地方时，我花了很长一段时间才理解这个问题，如果我们预先把${\theta }_1$放在一个局部的最低点，你认为下一步梯度下降法会怎样工作？

假设你将${\theta }_1$初始化在局部最低点，在这儿，它已经在一个局部的最优处或局部最低点。结果是局部最优点的导数将等于零，因为它是那条切线的斜率。这意味着你已经在局部最优点，它使得${\theta }_1$不再改变，也就是新的${\theta }_1$等于原来的${\theta }_1$，因此，如果你的参数已经处于局部最低点，那么梯度下降法更新其实什么都没做，它不会改变参数的值。这也解释了为什么即使学习速率$a$保持不变时，梯度下降也可以收敛到局部最低点。

我们来看一个例子，这是代价函数$J\left(\theta \right)$。

我想找到它的最小值，首先初始化我的梯度下降算法，在那个品红色的点初始化，如果我更新一步梯度下降，也许它会带我到这个点，因为这个点的导数是相当陡的。现在，在这个绿色的点，如果我再更新一步，你会发现我的导数，也即斜率，是没那么陡的。随着我接近最低点，我的导数越来越接近零，所以，梯度下降一步后，新的导数会变小一点点。然后我想再梯度下降一步，在这个绿点，我自然会用一个稍微跟刚才在那个品红点时比，再小一点的一步，到了新的红色点，更接近全局最低点了，因此这点的导数会比在绿点时更小。所以，我再进行一步梯度下降时，我的导数项是更小的，${\theta }_1$更新的幅度就会更小。所以随着梯度下降法的运行，你移动的幅度会自动变得越来越小，直到最终移动幅度非常小，你会发现，已经收敛到局部极小值。

回顾一下，在梯度下降法中，当我们接近局部最低点时，梯度下降法会自动采取更小的幅度，这是因为当我们接近局部最低点时，很显然在局部最低时导数等于零，所以当我们接近局部最低时，导数值会自动变得越来越小，所以梯度下降将自动采取较小的幅度，这就是梯度下降的做法。所以实际上没有必要再另外减小$a$。

这就是梯度下降算法，你可以用它来最小化任何代价函数$J$，不只是线性回归中的代价函数$J$。

在接下来的视频中，我们要用代价函数$J$，回到它的本质，线性回归中的代价函数。也就是我们前面得出的平方误差函数，结合梯度下降法，以及平方代价函数，我们会得出第一个机器学习算法，即线性回归算法。

总结：

梯度下降算法：
求损失函数参数的偏导，并同步更新

梯度下降的线性回归

在以前的视频中我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这段视频中，我们要将梯度下降和代价函数结合。我们将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。

梯度下降算法和线性回归算法比较如图：

对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，即：

$\frac{\partial }{\partial \theta j}J(\theta 0,\theta 1)=\frac{\partial }{\partial \theta j}\frac{1}{2m}{\sum _{i=1}^m\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)}^2$

$j=0$ 时：$\frac{\partial }{\partial \theta 0}J(\theta 0,\theta 1)=\frac{1}{m}\sum {i=1}^m\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)$

$j=1$ 时：$\frac{\partial }{\partial \theta 1}J(\theta 0,\theta 1)=\frac{1}{m}\sum {i=1}^m\left(\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)\cdot x^{(i)}\right)$

则算法改写成：

Repeat {

​ ${\theta }_0:={\theta }_0-a\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)$

​ ${\theta }_1:={\theta }_1-a\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m\left(\left(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}\right)\cdot x^{(i)}\right)$

​ }

我们刚刚使用的算法，有时也称为批量梯度下降。实际上，在机器学习中，通常不太会给算法起名字，但这个名字”批量梯度下降”，指的是在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时，我们需要进行求和运算，所以，在每一个单独的梯度下降中，我们最终都要计算这样一个东西，这个项需要对所有$m$个训练样本求和。因此，批量梯度下降法这个名字说明了我们需要考虑所有这一"批"训练样本，而事实上，有时也有其他类型的梯度下降法，不是这种"批量"型的，不考虑整个的训练集，而是每次只关注训练集中的一些小的子集。在后面的课程中，我们也将介绍这些方法。

但就目前而言，应用刚刚学到的算法，你应该已经掌握了批量梯度算法，并且能把它应用到线性回归中了，这就是用于线性回归的梯度下降法。

如果你之前学过线性代数，有些同学之前可能已经学过高等线性代数，你应该知道有一种计算代价函数$J$最小值的数值解法，不需要梯度下降这种迭代算法。在后面的课程中，我们也会谈到这个方法，它可以在不需要多步梯度下降的情况下，也能解出代价函数$J$的最小值，这是另一种称为正规方程(normal equations)的方法。实际上在数据量较大的情况下，梯度下降法比正规方程要更适用一些。

现在我们已经掌握了梯度下降，我们可以在不同的环境中使用梯度下降法，我们还将在不同的机器学习问题中大量地使用它。所以，祝贺大家成功学会你的第一个机器学习算法。