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回歸問題的條件/前提：
1） 收集的數據
2） 假設的模型，即一個函數，這個函數里含有未知的參數，通過學習，可以估計出參數。然后利用這個模型去預測/分類新的數據。
1. 線性回歸
假設 特征 和 結果 都滿足線性。即不大于一次方。這個是針對 收集的數據而言。
收集的數據中，每一個分量，就可以看做一個特征數據。每個特征至少對應一個未知的參數。這樣就形成了一個線性模型函數，向量表示形式：
這個就是一個組合問題，已知一些數據，如何求里面的未知參數，給出一個最優解。 一個線性矩陣方程，直接求解，很可能無法直接求解。有唯一解的數據集，微乎其微。
基本上都是解不存在的超定方程組。因此，需要退一步，將參數求解問題，轉化為求最小誤差問題，求出一個最接近的解，這就是一個松弛求解。
求一個最接近解，直觀上，就能想到，誤差最小的表達形式。仍然是一個含未知參數的線性模型，一堆觀測數據，其模型與數據的誤差最小的形式，模型與數據差的平方和最小：
這就是損失函數的來源。接下來，就是求解這個函數的方法，有最小二乘法，梯度下降法。
最小二乘法
是一個直接的數學求解公式，不過它要求X是列滿秩的，
梯度下降法
分別有梯度下降法，批梯度下降法，增量梯度下降。本質上，都是偏導數，步長/最佳學習率，更新，收斂的問題。這個算法只是最優化原理中的一個普通的方法，可以結合最優化原理來學，就容易理解了。
2. 邏輯回歸
邏輯回歸與線性回歸的聯系、異同？
邏輯回歸的模型 是一個非線性模型，sigmoid函數，又稱邏輯回歸函數。但是它本質上又是一個線性回歸模型，因為除去sigmoid映射函數關系，其他的步驟，算法都是線性回歸的。可以說，邏輯回歸，都是以線性回歸為理論支持的。
只不過，線性模型，無法做到sigmoid的非線性形式，sigmoid可以輕松處理0/1分類問題。
另外它的推導含義：仍然與線性回歸的最大似然估計推導相同，最大似然函數連續積（這里的分布，可以使伯努利分布，或泊松分布等其他分布形式），求導，得損失函數。
![egin{align}J( heta) = -frac{1}{m} left[ sum_{i=1}^m y^{(i)} log h_ heta(x^{(i)}) + (1-y^{(i)}) log (1-h_ heta(x^{(i)}))
ight]end{align}](/uploads/allimg/171215/114431O12-3.png)
邏輯回歸函數
表現了0，1分類的形式。
應用舉例：
是否垃圾郵件分類？
是否腫瘤、癌癥診斷？
是否金融欺詐？
3. 一般線性回歸
線性回歸 是以 高斯分布 為誤差分析模型； 邏輯回歸 采用的是 伯努利分布 分析誤差。
而高斯分布、伯努利分布、貝塔分布、迪特里特分布，都屬于指數分布。
而一般線性回歸，在x條件下，y的概率分布 p（y|x） 就是指 指數分布。
經歷最大似然估計的推導，就能導出一般線性回歸的 誤差分析模型（最小化誤差模型）。
softmax回歸就是 一般線性回歸的一個例子。
有監督學習回歸，針對多類問題（邏輯回歸，解決的是二類劃分問題），如數字字符的分類問題，0-9，10個數字，y值有10個可能性。
而這種可能的分布，是一種指數分布。而且所有可能的和 為1，則對于一個輸入的結果，其結果可表示為：
參數是一個k維的向量。
而代價函數：
![egin{align}J( heta) = - frac{1}{m} left[ sum_{i=1}^{m} sum_{j=1}^{k} 1left{y^{(i)} = j
ight} log frac{e^{ heta_j^T x^{(i)}}}{sum_{l=1}^k e^{ heta_l^T x^{(i)} }}
ight]end{align}](/uploads/allimg/171215/1144312P5-7.png)
是邏輯回歸代價函數的推廣。
而對于softmax的求解，沒有閉式解法（高階多項方程組求解），仍用梯度下降法，或L-BFGS求解。
當k=2時，softmax退化為邏輯回歸，這也能反映softmax回歸是邏輯回歸的推廣。
線性回歸，邏輯回歸，softmax回歸 三者聯系，需要反復回味，想的多了，理解就能深入了。
4. 擬合：擬合模型/函數
由測量的數據，估計一個假定的模型/函數。如何擬合，擬合的模型是否合適？可分為以下三類
合適擬合
欠擬合
過擬合
看過一篇文章（附錄）的圖示，理解起來很不錯：
欠擬合：
合適的擬合
過擬合
過擬合的問題如何解決？
問題起源？模型太復雜，參數過多，特征數目過多。
方法： 1） 減少特征的數量，有人工選擇，或者采用模型選擇算法
2） 正則化，即保留所有特征，但降低參數的值的影響。正則化的優點是，特征很多時，每個特征都會有一個合適的影響因子。
5. 概率解釋：線性回歸中為什么選用平方和作為誤差函數？
假設模型結果與測量值 誤差滿足，均值為0的高斯分布，即正態分布。這個假設是靠譜的，符合一般客觀統計規律。
數據x與y的條件概率：
若使 模型與測量數據最接近，那么其概率積就最大。概率積，就是概率密度函數的連續積，這樣，就形成了一個最大似然函數估計。對最大似然函數估計進行推導，就得出了求導后結果： 平方和最小公式
6. 參數估計 與 數據的關系
擬合關系
7. 錯誤函數/代價函數/損失函數：
線性回歸中采用平方和的形式，一般都是由模型條件概率的最大似然函數 概率積最大值，求導，推導出來的。
統計學中，損失函數一般有以下幾種：
1） 0-1損失函數
L（Y，f（X））={1，0，Y≠f（X）Y=f（X）
2） 平方損失函數
L（Y，f（X））=（Y?f（X））2
3） 絕對損失函數
L（Y，f（X））=|Y?f（X）|
4） 對數損失函數
L（Y，P（Y|X））=?logP（Y|X）
損失函數越小，模型就越好，而且損失函數 盡量 是一個凸函數，便于收斂計算。
線性回歸，采用的是平方損失函數。而邏輯回歸采用的是 對數 損失函數。 這些僅僅是一些結果，沒有推導。
8. 正則化：
為防止過度擬合的模型出現（過于復雜的模型），在損失函數里增加一個每個特征的懲罰因子。這個就是正則化。如正則化的線性回歸 的 損失函數：
lambda就是懲罰因子。
正則化是模型處理的典型方法。也是結構風險最小的策略。在經驗風險（誤差平方和）的基礎上，增加一個懲罰項/正則化項。
線性回歸的解，也從
θ=（XTX）?1XTy
轉化為
括號內的矩陣，即使在樣本數小于特征數的情況下，也是可逆的。
邏輯回歸的正則化：
從貝葉斯估計來看，正則化項對應模型的先驗概率，復雜模型有較大先驗概率，簡單模型具有較小先驗概率。這個里面又有幾個概念。
什么是結構風險最小化？先驗概率？模型簡單與否與先驗概率的關系？
經驗風險、期望風險、經驗損失、結構風險
期望風險（真實風險），可理解為 模型函數固定時，數據 平均的 損失程度，或“平均”犯錯誤的程度。 期望風險是依賴損失函數和概率分布的。
只有樣本，是無法計算期望風險的。
所以，采用經驗風險，對期望風險進行估計，并設計學習算法，使其最小化。即經驗風險最小化（Empirical Risk Minimization）ERM，而經驗風險是用損失函數來評估的、計算的。
對于分類問題，經驗風險，就訓練樣本錯誤率。
對于函數逼近，擬合問題，經驗風險，就平方訓練誤差。
對于概率密度估計問題，ERM，就是最大似然估計法。
而經驗風險最小，并不一定就是期望風險最小，無理論依據。只有樣本無限大時，經驗風險就逼近了期望風險。
如何解決這個問題？ 統計學習理論SLT，支持向量機SVM就是專門解決這個問題的。
有限樣本條件下，學習出一個較好的模型。
由于有限樣本下，經驗風險Remp［f］無法近似期望風險R［f］ 。因此，統計學習理論給出了二者之間的關系：R［f］ 《= （ Remp［f］ + e ）
而右端的表達形式就是結構風險，是期望風險的上界。而e = g（h/n）是置信區間，是VC維h的增函數，也是樣本數n的減函數。
VC維的定義在 SVM，SLT中有詳細介紹。e依賴h和n，若使期望風險最小，只需關心其上界最小，即e最小化。所以，需要選擇合適的h和n。這就是結構風險最小化Structure Risk Minimization，SRM.
SVM就是SRM的近似實現，SVM中的概念另有一大筐。就此打住。
1范數，2范數 的物理意義：
范數，能將一個事物，映射到非負實數，且滿足非負性，齊次性，三角不等式。是一個具有“長度”概念的函數。
1范數為什么能得到稀疏解？
壓縮感知理論，求解與重構，求解一個L1范數正則化的最小二乘問題。其解正是 欠定線性系統的解。
2范數為什么能得到最大間隔解？
2范數代表能量的度量單位，用來重構誤差。
以上幾個概念理解需要補充。
9. 最小描述長度準則：
即一組實例數據，存儲時，利用一模型，編碼壓縮。模型長度，加上壓縮后長度，即為該數據的總的描述長度。最小描述長度準則，就是選擇 總的描述長度最小的模型。
最小描述長度MDL準則，一個重要特性就是避免過度擬合現象。
如利用貝葉斯網絡，壓縮數據，一方面， 模型自身描述長度 隨模型復雜度的增加而增加 ； 另一方面， 對數據集描述的長度隨模型復雜度的增加而下降。因此， 貝葉斯網絡的 MD L總是力求在模型精度和模型復雜度之間找到平衡。當模型過于復雜時，最小描述長度準則就會其作用，限制復雜程度。
奧卡姆剃刀原則：
如果你有兩個原理，它們都能解釋觀測到的事實，那么你應該使用簡單的那個，直到發現更多的證據。
萬事萬物應該盡量簡單，而不是更簡單。
11. 凸松弛技術：
將組合優化問題，轉化為易于求解極值點的凸優化技術。凸函數/代價函數的推導，最大似然估計法。
12. 牛頓法求解 最大似然估計
前提條件：求導迭代，似然函數可導，且二階可導。
迭代公式：
若是 向量形式，
H就是 n*n 的hessian矩陣了。
特征：當靠近極值點時，牛頓法能快速收斂，而在遠離極值點的地方，牛頓法可能不收斂。 這個的推導？
這點是與梯度下降法的收斂特征是相反的。
線性與非線性：
線性，一次函數；非線性，輸入、輸出不成正比，非一次函數。
線性的局限性：xor問題。線性不可分，形式：
x 0
0 x
而線性可分，是只用一個線性函數，將數據分類。線性函數，直線。
線性無關：各個獨立的特征，獨立的分量，無法由其他分量或特征線性表示。
核函數的物理意義：
映射到高維，使其變得線性可分。什么是高維？如一個一維數據特征x，轉換為（x，x^2， x^3），就成為了一個三維特征，且線性無關。一個一維特征線性不可分的特征，在高維，就可能線性可分了。
邏輯回歸logicalistic regression 本質上仍為線性回歸，為什么被單獨列為一類？
其存在一個非線性的映射關系，處理的一般是二元結構的0，1問題，是線性回歸的擴展，應用廣泛，被單獨列為一類。
而且如果直接應用線性回歸來擬合 邏輯回歸數據，就會形成很多局部最小值。是一個非凸集，而線性回歸損失函數 是一個 凸函數，即最小極值點，即是全局極小點。模型不符。
若采用 邏輯回歸的 損失函數，損失函數就能形成一個 凸函數。
多項式樣條函數擬合
多項式擬合，模型是一個多項式形式；樣條函數，模型不僅連續，而且在邊界處，高階導數也是連續的。好處：是一條光滑的曲線，能避免邊界出現震蕩的形式出現（龍格線性）
以下是幾個需慢慢深入理解的概念：
無結構化預測模型
結構化預測模型
什么是結構化問題？
adaboost， svm， lr 三個算法的關系。
三種算法的分布對應 exponential loss（指數 損失函數）， hinge loss， log loss（對數損失函數）， 無本質區別。應用凸上界取代0、1損失，即凸松弛技術。從組合優化到凸集優化問題。凸函數，比較容易計算極值點。
工商網監
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