python機器學習MATLAB最小二乘法的兩種解讀

更新時間：2022年02月09日 09:47:23 作者：slandarer

這篇文章主要為大家介紹了python機器學習中MATLAB最小二乘法的兩種解讀方式，有需要的朋友可以借鑒參考下希望能夠有所幫助

最小二乘法

大部分的最小二乘法公式推導，都是使用的代價函數(shù)偏導的方式來求得的，在這里首先展示如何通過代價函數(shù)求偏導的方式得到最小二乘公式，再展示李揚老師講解的如何由向量到子空間的距離得來最小二乘法公式。

代價函數(shù)與最小二乘法

假設我們的擬合結(jié)果為：

則平方損失函數(shù)為：

平方損失函數(shù)的形式只有極小值，沒有極大值，我們要使代價函數(shù)最小，我們要找到其極值點，即偏導均為0的點，代價函數(shù)對于各參數(shù)偏導如下：

令偏導為0得：

實際上若是令:

則有：

向量到子空間的距離與最小二乘法

最小二乘法與多項式擬合

以下展示自己編寫最小二乘法擬合多項式與MATLAB自帶函數(shù) polyfit 擬合多項式的參數(shù)對比，注意，為了和MATLAB自帶函數(shù)保持一致，θ向量變?yōu)榈谝粋€參數(shù)為 θn ,最后一個參數(shù)為 θo , X 矩陣也做了相應的調(diào)整：

% 最小二乘法多項式擬合
% 原三次函數(shù)+隨機噪聲
f=@(x)x.^3+6.*x.^2-2.*x+4+(rand(size(x))-.5).*20;
% 構(gòu)造原始數(shù)據(jù)
x=-5:.1:5;
y=f(x);
% 自己寫一個最小二乘
n=3;% 最高次數(shù)為三次
X=(x').^(n:-1:0);
theta1=((X'*X)\X'*y')';
% MATLAB自帶多項式擬合
theta2=polyfit(x,y,n);
% 輸出對比
disp(theta1)
disp(theta2)
% 一個小技巧，下面的寫法能夠快速將
% 參數(shù)向量變成有關(guān)x的多項式匿名函數(shù)
func=matlabFunction(poly2sym(theta1));

theta1=
0.9686 6.0178 -1.8845 4.3362
theta2=
0.9686 6.0178 -1.8845 4.3362

多項式擬合結(jié)果繪圖：

% 繪圖部分
% 保持坐標區(qū)域不刷新并添加網(wǎng)格
ax=gca;hold(ax,'on');grid(ax,'on');
% 繪制原數(shù)據(jù)點和擬合結(jié)果
plot(x,y,'o','MarkerFaceColor',[94,142,179]./255);
plot(x,func(x),'Color',[0,64,115]./255,'LineWidth',2);
% 修飾一下
ax.FontName='cambria';
ax.LineWidth=1.5;
ax.GridLineStyle='--';
ax.XColor=[1,1,1].*.3;
ax.YColor=[1,1,1].*.3;
ax.ZColor=[1,1,1].*.3;

最小二乘法與多元線性回歸

以下展示自己編寫最小二乘法進行多元線性回歸與MATLAB自帶函數(shù) regress 進行多元線性回歸的參數(shù)對比：

% 最小二乘法多元線性回歸
% 原二元函數(shù)+隨機噪聲
f=@(x1,x2) 3.*x1+4.*x2+5+(rand(size(x1))-.5).*10;
% 構(gòu)造原始數(shù)據(jù)
[x1,x2]=meshgrid(-5:.5:5,-5:.5:5);
y=f(x1,x2);
% 自己寫一個最小二乘
X=[x1(:),x2(:),ones(size(x1(:)))];
theta1=((X'*X)\X'*y(:));
% MATLAB多元線性回歸
theta2=regress(y(:),X);
% 輸出對比
disp(theta1)
disp(theta2)
% 構(gòu)造擬合結(jié)果的二元匿名函數(shù)
func=matlabFunction([sym('x1'),sym('x2'),1]*theta1);

theta1=
2.9285 4.0688 4.7520
theta2=
2.9285 4.0688 4.7520

多元線性回歸結(jié)果繪圖：

% 繪圖部分
% 保持坐標區(qū)域不刷新并添加網(wǎng)格
ax=gca;hold(ax,'on');grid(ax,'on');
% 繪制原數(shù)據(jù)點和擬合結(jié)果
mesh(x1,x2,func(x1,x2),'FaceColor','flat','FaceAlpha',.8)
scatter3(x1(:),x2(:),y(:),20,'filled')
% 修飾一下
ax.FontName='cambria';
ax.LineWidth=1.5;
ax.GridLineStyle='--';
ax.XColor=[1,1,1].*.3;
ax.YColor=[1,1,1].*.3;
ax.ZColor=[1,1,1].*.3;
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