机器学习基石HOW部分(1)

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第九章

analytic solution wLIN=X†y with linear regression hypotheses and squared error

从方程的形式、误差的衡量方式、如何最小化Ein的角度出发，并简单分析了Hat Matrix的性质与几何意义，希望对线性回归这一简单的模型有个更加深刻的理解。

方程的形式

linear regression hypothesis: h(x)=wTx ，长得很像 perceptron，只不过是少了sign。
线性回归：寻找直线。平面或者超平面，使得输入数据的残差最小（残差是指观测值与预测值(拟合值)之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。）

误差的衡量

平方误差(squared error)：

 

如何最小化Ein

先看看Ein的矩阵能够怎样表示：

现在很明显,要得到最小的Ein就是把上面的矩阵最小化。
minwEin(w)=1N||Xw−y||2
X与y来源于D，是固定不变的，因此它是一个以w为变量的函数。

画画Ein的图，它是连续，处处可微的凸函数。
图如下：

很明显，当Ein的曲线到达谷底的时候，Ein有最小值。结合微积分的只是，当曲线的导数为0的时候，Ein最小。
于是，要得到最小的Ein就变成了找到WLIN使得 ∇Ein(wLIN)=0.

把微分从一元的简单形式开始计算，然后推广到多元。经过计算得到∇Ein(w)=2N(XTXw−XTy)
现在就是要找到WLIN使得∇Ein(w)=2N(XTXw−XTy)=0

当XTX可逆的时候，答案还是很容易算出来的。就是让XTXw=XTy,然后就可以得到Ein(wLIN)=(XTX−1XTy)
因为N>>d+1，所以XTX一般都是可逆的，此时解是唯一的。
如果XTX不可逆，那就会有许多解了。

XTX可逆，可以用一个神奇的X†来代替（XTX）−1XT,由此，

用以wLIN为参数的线性方程对原始数据做预测，可以得到拟合值y=XwLIN=XX†y。这里又称H=XX†为Hat Matrix，帽子矩阵，H为y带上了帽子，成为y^,取名字取得很形象。

###Hat Matrix

• y^=XwLIN是X的一个线性组合，X中每个column对应RN下的一个向量，共有d+1个这样的向量，因此y^在这d+1个向量所构成的span(平面)上。
• 事实上我们要做的就是在这个平面上找到一个向量y^使得他与真实值之间的距离|y−y^|最短。不难发现当y^是y在这个平面上的投影时，即y−y^⊥span时，|y−y^|最短。
• 所以之前说过的Hat Matrix H，为y戴上帽子，所做的就是投影这个动作，寻找span上y的投影。
• Hy=y^，(I−H)y=y−y^。(I为单位矩阵)
  
  trace(I−H)=N−(d+1)
  
  一个矩阵的trace等于该矩阵的所有特征值(Eigenvalues)之和。

假设y由f(X)∈span+noise构成的。有y=f(X)+noise。之前讲到H作用于某个向量，会得到该向量在span上的投影，而I−H作用于某个向量，会得到那条与span垂直的向量，在这里就是图中的y−y^，即(I−H)noise=y−\hat{y}$。

这个y−y^是真实值与预测值的差，其长度就是就是所有点的平方误差之和。于是就有：Ein(wLIN)=1N||y−y^||2=1N||(I−H)noise||2=1Ntrace(I−H)||noise||2=1N(N−(d+1))||noise||2

因此Ein¯¯¯¯¯==noiselevel⋅(1−d+1N)、Eout¯¯¯¯¯¯==noiselevel⋅(1+d+1N)

N -> ∞,Ein¯¯¯¯¯和Eout¯¯¯¯¯¯都都向σ2(noise level)收敛，并且他们之间的差异被2(d+1)N给bound住了。有那么点像VC bound，不过要比VC bound来的更严格一些。

所以，兜兜转转，说明了用线性回归，学习是可行的。