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首頁(yè)精彩閱讀機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法（上）
機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸算法（上）
2019-04-28
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多的算法，我們?cè)谥敖o大家介紹了支持向量機(jī)算法，支持向量機(jī)算法是一個(gè)十分經(jīng)典的算法，因此也備受大家喜歡。下面我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹一下回歸算法，希望這篇文章能夠幫助我們更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多的方法，在大部分機(jī)器學(xué)習(xí)課程中，回歸算法都是介紹的第一個(gè)算法。其中的原因有兩個(gè)，第一就是回歸算法比較簡(jiǎn)單，介紹它可以讓人平滑地從統(tǒng)計(jì)學(xué)遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)中。第二就是回歸算法是后面若干強(qiáng)大算法的基石，如果不理解回歸算法，無(wú)法學(xué)習(xí)那些強(qiáng)大的算法?；貧w算法有兩個(gè)重要的子類(lèi)：即線(xiàn)性回歸和邏輯回歸。線(xiàn)性回歸就是我們常見(jiàn)的直線(xiàn)函數(shù)。如何擬合出一條直線(xiàn)最佳匹配我所有的數(shù)據(jù)？對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的解決方法我們一般使用“最小二乘法”來(lái)求解。“最小二乘法”的思想是這樣的，假設(shè)我們擬合出的直線(xiàn)代表數(shù)據(jù)的真實(shí)值，而觀測(cè)到的數(shù)據(jù)代表?yè)碛姓`差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線(xiàn)使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優(yōu)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求函數(shù)極值問(wèn)題。函數(shù)極值在數(shù)學(xué)上我們一般會(huì)采用求導(dǎo)數(shù)為0的方法。但這種做法并不適合計(jì)算機(jī)，可能求解不出來(lái)，也可能計(jì)算量太大。這種做法的局限性很大，所以我們還是需要考慮從別的方向入手。

可能大家不知道的是，計(jì)算機(jī)科學(xué)界專(zhuān)門(mén)有一個(gè)學(xué)科叫“數(shù)值計(jì)算”，專(zhuān)門(mén)用來(lái)提升計(jì)算機(jī)進(jìn)行各類(lèi)計(jì)算時(shí)的準(zhǔn)確性和效率問(wèn)題。我們就舉一個(gè)例子，比如著名的“梯度下降”以及“牛頓法”就是數(shù)值計(jì)算中的經(jīng)典算法，也非常適合來(lái)處理求解函數(shù)極值的問(wèn)題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡(jiǎn)單且有效的方法之一。從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，由于機(jī)器學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和推薦算法中都有線(xiàn)性回歸的因子，因此梯度下降法在后面的算法實(shí)現(xiàn)中也有應(yīng)用。

我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中回歸算法知識(shí)的一部分，由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，在后面的文章中我們會(huì)繼續(xù)為大家介紹回歸算法的其他部分知識(shí)。

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