
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(2)
一、基本線性回歸模型的抽象
在基本的線性回歸中(可見簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)),對于一個線性回歸為題,我們得到一個線性方程組:
在上一篇中我們是構(gòu)建平方誤差函數(shù)使得誤差函數(shù)取得最小值得方法求得回歸系數(shù)。換種思考,對于這樣的一個線性方程組的求解我們有其他的方式,這里我們提到了廣義逆。
二、廣義逆
1、廣義逆的概念
廣義逆的形式很多,并且廣義逆有很好的性質(zhì)。在眾多的廣義逆中,有一種稱為Moore-Penrose廣義逆,其要求比較嚴(yán)格,這里就不再具體說明。對于一個方陣A,如果這個矩陣的行列式,則矩陣A的逆
存在,即對于滿秩矩陣A,其逆矩陣存在。如果矩陣A不是方陣,此時A并沒有逆的概念,但是我們可以求矩陣A的Moore-Penrose廣義逆。
2、Moore-Penrose廣義逆的性質(zhì)
定理:Moore-Penrose廣義逆存在而且唯一。
3、Moore-Penrose廣義逆的求法
可以通過奇異值分解SVD的方式求解廣義逆,具體如下:
奇異值分解:,其中M為對角陣
計算廣義逆
這里,假設(shè),則
。
三、線性回歸的求解
對于上面的線性方程組,利用Moore-Penrose廣義逆,我們可以求得回歸系數(shù)為:
。
四、實驗
我們同樣采用簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—線性回歸(1)中的實驗數(shù)據(jù),我們得到以下的實驗結(jié)果:
原始數(shù)據(jù)
最佳擬合直線
MATLAB實驗源碼
主函數(shù)
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%% load Data
A = load('ex0.txt');
X = A(:,1:2);%讀取x
Y = A(:,3);
ws = pinvRegres(X,Y);
%% plot the regression function
x = 0:1;
y = ws(1,:)+ws(2,:)*x;
hold on
xlabel x;
ylabel y;
plot(X(:,2),Y(:,1),'.');
plot(x,y);
hold off
求線性回歸系數(shù)
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function [ ws ] = pinvRegres( X, Y )
[m,n] = size(X);
ws = zeros(m,1);
ws = pinv(X)*Y;
end
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