前段时间放假在家的时候，总算是看完了斯坦福的机器学习公开课（Andrew NG）的监督学习，这项计划持续了将近一个学期。无监督学习和强化学习部分暂时还不太想看，目前来说监督学习与我现在的情况更契合一些。看完监督学习部分，对机器学习的了解又深了一些，加上之前帮师兄做实验，从工程角度和理论角度共同推进，感觉还是挺好的。
为了巩固学习成果，在刷题之余，准备写一系列笔记，自己推导一遍机器学习里比较重要的几个算法，并附上自己的理解。我一直认为能讲出来的东西，才是自己的。写笔记有助于我自己理清思路，当然也希望对后来人能有所帮助。
准备细致推导的主要有以下几个算法，争取在9月开学前完成：
1.梯度下降
2.Logistic Regression
3.Naive Bayes
4.SVM
5.学习理论
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1.机器学习的任务
机器学习的任务是比较明确的，我的理解是：通过一些算法（模型），去挖掘出数据中的潜在规律（特征），并能对未知数据进行合理的推测（预测）。举一个简单的例子来说明这个问题。
一个在美国波特兰的房主想卖掉自己的房子，他不知道他的房子能值多少钱。他找到了一些房屋交易数据，想做一下参考。数据如下
这里主要有房屋面积大小和售价的关系，发现符合我的直觉：房子越大，卖的越贵。但事实真的是这样吗？我们以面积大小为X轴，售价为Y轴，将这些数据画出来，如下图
嗯，基本符合我们的预期，房屋的售价与面积大小是成正相关的。以上的这个过程都很make sense，其实我们在不经意间遵循了一个流程，如下图：
图中，Trainging Set是数据集的意思，就是这个美国人找的的之前房屋交易的数据（房屋面积-售价）。Learning algorithm就是学习的过程，他通过直观推理和画图的方式，得出了“面积越大，售价越高”的市场价格规律，就是那个h，即hypothsis。然后他量了一下自己的房屋面积x，根据得到的市场规律，去预估自己的房子值多少钱，就是最后的那个y。于是，一个机器学习的问题就产生了。
现在我们回过头来，还看这个房屋面积和售价的例子，参照我个人对机器学习的理解：通过一些算法（模型），去挖掘出数据中的潜在规律（特征），并能对未知数据进行合理的推测（预测）。这里其实是包含两个步骤的：
步骤1：根据已有的房屋交易数据，去获得一个市场价格规律；
步骤2：根据这个市场价格规律，和自己房屋的面积，来预测自己的房屋价值。
这两个步骤就是一个机器学习问题的一般步骤，我们接着往下看。
2.Linear Regression线性回归
可是我们都知道，一个房子的售价并不仅仅受面积大小影响，像卧室数量、地理位置、采光、车库、新房还是二手房等等这些因素都会左右售价。那么我们这里再考虑进一个简单的因素：卧室数量。还是老样子，先拿到一些数据：
然后该画图找规律了，但是我们发现这里的图不太好画，因为这是三维的，画出的是立体的，并不直观。那这样的数据怎样分析比较好呢？我们可以用数学的方法。在二维情况下（房屋面积-售价），我们得到的市场价格规律是正相关的。这里加了一个新特征（卧室数量），我们直观上理解，应该也是卧室数量越多，售价越高，也是正相关。这样一来，房屋面积和卧室数量，这二者和房价的关系应该也是正相关的，因为现实情况就是这样，三室两厅的房子就是比一室一厅的要贵。
为了简化问题，我们暂且用线性关系来表示这个正相关，即房屋面积、卧室数量与房价之间的关系是线性的。在数学上如何来定义这个问题呢？
我们学过，一条直线可以用f(x)=ax+b来表示，这里我们采取同样的办法，用下式来表示房价：
可以认为
就是那个的ax，
就是那个b，而
就是房价。x1是第一个特征，即房屋大小；x2是第二个特征，即卧室数量。这里的变量有三个，是theta, theta1和theta2。这里我们发现没有x0，那就假设x0为1，可以将上面公式整理成下面的样子：
，这里theta和x都是一个矩阵。
我们上面说了，机器学习有两个步骤。具体到这个公式里，两个步骤做了以下工作：
步骤一，是通过数据(x)学习规律(theta)，得到f(x)=ax+b中的a和b，假设a=2,b=3,f(x)=2x+3。
步骤二，自己房屋面积x=150，那么售价的预测值就是f(150)=2*150+3=330。
在这个例子中，我们主要阐述了机器学习的两个常规步骤，即模型学习和结果预测。至于线性回归，我个人的理解是：特征值与结果间的关系是线性的，以此线性模型来进行预测，达到的效果是使得预测值与真实值尽可能的接近。当然越接近，说明我们的预测越准确，我们的模型效果越好。
那么问题来了，如何让我们预测的准确呢？其实从公式
中我们就可以知道，我们所说的模型，具体而言就是theta值。如何让theta值更准，就是我们下一步的主要工作。
3.Least Mean Square 最小均方法
如何在数学上定义”预测的准“这样的说法？当然是预测值和真实值之间的差别了，即误差=|真实值-预测值|。但是实际情况中，我们并不这样简单粗暴的用差值来表示误差，往往会加以包装，主要是为了方便后续的计算，在这里我们用最小均方法来定义误差：
，让我们来仔细看这个公式。
表示的就是第i个训练数据的真实值与预测值的误差，加个平方是消除正负，前面加个1/2是为了方便计算。从1到m加和后，表示的就是整个数据集的误差。我们要使这个值最小（LSE的目的），就说明在整个数据集上，我们对每一个的数据预测都挺准，换句话说，我们的模型就很好。
那么好了，我们的目的就是选择合适的theta,让J(theta)最小，那么要采用什么方法呢？这就是今天我主要想记录的重点——梯度下降。
4.Gradient Descent 梯度下降
我先说一个场景吧，有助于我们理解梯度下降。我们在开车的时候，根据路况，心里都会有一个觉得合适的速度。如果比这个速度慢，我们就会踩油门提速，慢的越多，油门踩的越深；如果有点快，就会踩刹车或者遛一会儿让车速降下来。
在这里，如果我们说心中合适的速度是真实值，而实际的速度是预测值，二者相差的多少就是误差。当误差越大，我们的油门猜的就越深，车就能尽快的到达我们心中那个合适的速度。这就是一个梯度上升的例子：当误差较大的时候，参数theta要产生巨大的变化，使得预测值的输出改变较多，从而减小误差；当误差较小的时候，参数theta要保证微调，使得预测值更加接近真实值。
以上所述就是梯度下降/上升的原理，公式如下：
能看明白吗？我们主要看偏微分那部分。J(theta)是误差，对它求偏微分，得到的就是当前车速和心中理想车速差的有多大，是斜率。alpha是步长，可以理解为踩油门的单位长度。举例来说，alpha步长是1厘米，即每次踩1厘米，而偏微分得到的值为10，还需要再往下踩10个1厘米。再来看减号左边的theta(j)，它表示的是当前的油门深度，假设为5。5+10=15，即我们的theta要从5变成15，油门要踩的更深些，才能让车速更快些，让误差更小些。这样一来，我们就更新了一次theta。
Ok理解了吗？公式是梯度下降的公式，是减号。而我说的场景是梯度上升，是加号，即往下再踩油门，让速度提升，尽快减小当前车速与我预期车速的差距。
好的理解了梯度的思路以后，我们就明白可以通过梯度下降的方法，去更新theta值，从而优化模型，提高准确率。这里我们可以看到，更新theta的源泉是误差，是预测值与实际值的误差。这里我们相当于是拿实际值作为参考，不断的来修正模型，这叫做监督学习。监督就体现在，“我知道正确的答案（实际值），你现在模型的输出（预测值）不对，还差得远，需要再修改，回去改去吧。”那么无监督学习是什么样子呢？就是“本身没有正确答案，我也不知道对不对。只要你尽力按照你的思路做了，那么你觉得对就对。”强化学习，我也了解的不太多，是另一种形式的监督学习，做的好了给奖励，做的不好打脸，应该比梯度方法更新参数更狠一些吧，不懂我也就不乱说。
好了，算是把梯度的方法给说清楚了，那么开始推导几种形式吧。公式总是不好看的，把他分的细一点，带入J(theta)，会成什么样子呢？
首先我们先考虑最简单的场景，即只有一个训练数据(x,y)，那么就变成一下样子
，这个推导过程不多说了，很清楚。有意思的是我们要关注最后结果，alpha*误差*训练输入值xj，就是xj对应的theta(j)，就是油门应该再往下踩多深。这样一来，一切都是已知的了，是不是很爽。
当然啦，我们的数据怎么可能有一个呢，当然有很多行x和y啦，那就这样：
，有问题吗？可能不太好理解这里的xj(i)。这里x(i)是第i行数据的意思，其中这行数据中有x1,x2..xn个特征。第j个特征，就是xj(i)。ok啦？那为啥theta(j)不是thetaj(i)呢？让我们来看看thetaj是什么，theta是特征值的权重，就是通过很多数据来训练一个theta，使得这个theta尽可能满足所有训练数据的需求，让整体的误差最小。
我们可以看到，决定theta大小的主要有两个因素。一个是步长alpha，一个是误差。当误差越来越小的时候，梯度（偏微分，或者叫斜率）就越来越小，这样需要往下踩油门的深度也就越来越小，所带来的速度改变也越来越小，几乎达到我们心里的速度。这样，我们就叫算法收敛了，即达到了我们想要的速度，也就是说误差最小，我们的模型训练成功了。
这种梯度下降叫做批梯度下降Batch Gradient Descend，批的意思就是所有数据。
不知道有没有发现一个问题，就是我们用BSD时，需要遍历全部的数据，才能得到一组theta值。这样的结果当然是最准的，但是效率很低，当训练数据特别大时，可能好久也出不来结果。所以我们又给出了一个改进算法，叫随机梯度下降Stochastic gradient descent。
这是什么意思呢，我们可以看出，循环内是单个(x,y)的公式，这个过程进行了m次。也就是说，每一次迭代，都会产生一组theta，而不像BGD那样，便利完所有的数据，才能有一组theta。这样的好处是如果发现算法收敛了，就可以退出了，大大节省了时间。但是精度可能会稍微差一些，但从实际效果来看，效果也蛮好的。
OK总结一下。我今天先是理了理机器学习的任务：算法、挖掘和预测；以及机器学习的步骤：找参数、做预测；然后就是如何去评估一个算法的好坏：LMS与误差；以及如何改进一个模型：梯度方法。
还是有必要写出来的，像写梯度的时候，那个油门的例子是我现想的，觉得挺有意思。写完之后我也纠正了自己许多认识，比如我也没想过theta(j)为啥不是thetaj(i)，自己再想一下，嗯是呀，那是权重嘛，要学的就是这个嘛，只不过通过大量数据去学这一组参数就是了。一天有点成果，总是很开心的。面包加油喽~~