概述

本文旨在简明扼要的阐述我对线性回归算法的理解，线性回归是属于监督学习，根据其特征取值可分为一元线性回归和多元线性回归，本文主要以一元线性回归为主。

首先，插播一则小广告（本人笔名由以前的Allen改为Anuo.）谢谢！

例子

我们的目标就是要找出如上图的红色线条函数，让它尽可能的拟合实际的数据，这样我们就可以预测出房子大小x时可卖y刀啦。

上面从中介那里得到的数据就是我们的训练集，我们希望通过它来预测，当房子大小为x时能买多少钱y。所以，我们的假设函数如下：

根据上面的训练数据，可以推导出:
x=852时，y=178
x=1416时，y=232
以此类推，我们的最终目标就是通过这些训练数据，找到θ_0 和θ_1 的取值，来确定我们的线性函数，这个过程就叫线性拟合。那么如何进行线性拟合呢？

模型

线性回归中我们要解决的是最小化的问题，上面说了，我们的目标是要找到θ_0和θ_1的取值，来使我们的预测值ℎ𝜃 (x)最接近真实值y，所以需要得到的是ℎ𝜃 (x) − y的值最小，公式如下：

进一步演变公式：

其中，m为训练集样本数，1/2𝑚是我们要尝试尽量减少平均误差，只是为了数学更直白一点。因此对这个求和值的二分之一求最小值，应该得出θ_0和θ_1的值来。

简单地说，我们要做的就是找到能使训练集中预测值和真实值的差的平方和的1/2m最小的θ_0和θ_1的值，这就是线性回归的整体目标函数。最终得到我们的代价函数如下：

代价函数

假设θ_0 =0，那么我们的公式就得以简化，如下图所示：

假设我们的训练集为(1,1)，(2,2)，(3,3)…

假设θ_1=0，继续套用公式，可以得到J(0)=2.3，以此类推，根据假设值我们可以得到若干个点，(0,2.3)，(0.5,0.58)，(1,0)... 可以画出如下所示的图形：

如上图所示，每一个θ_1 的取值都对应着一条hθ(x) 函数直线，如上图所示，当θ_1=1时J(θ1) 的值最小，且刚好与我们的训练集重合，完美的拟合了训练数据。

当我们只有一个参数θ_1时，我们画出的图形是一个二维的平面碗状图形，当我们有两个参数θ_0和θ_1时，我们的代价函数的图形就变成如下图形：

这是一个3D曲面图，坐标为𝜃_0和𝜃_1，曲面的高度就是J(θ0, θ1)的值，当取不同的𝜃_0和𝜃_1值时，可以得到对应的J(θ0, θ1)的值。

如何得到𝜃_0和𝜃_1的值呢？我们可以采用梯度下降法。

梯度下降

梯度下降的算法为重复以下算法直到收敛：

其中 := 为赋值，𝛼为学习率，𝜕/𝜕𝜃𝑗求𝐽(𝜃0, 𝜃1) 的偏导。

学习率相当于步进，决定收敛算法的快慢，学习率较小，则收敛速度较慢，学习率较大，则收敛速度较快，但如果学习率过大，则可能导致发散而无法收敛。

线性回归与梯度下降

前面我们已经得到线性回归模型和梯度下降算法，这里将介绍如何结合两者，产生机器学习的第一个算法线性回归算法。

根据已得到的模型，进行如下推导：

采用多元微分法可得到j=0（𝜃_0）和1（𝜃_1 ）时的偏导函数如下：

最终，我们得到线性回归梯度下降算法如下：

结束

好啦，以上是最基本、最简单的线性回归算法，本文注重理论，可能稍显枯燥，后面我会继续分析算法的优化，多元线性回归，并结合实例进行阐述。

让人遗憾的是，简书不支持数学公式，所以我大部分地方是从我的word文档里面贴图过来的，花费我大量的时间不说，可能有些地方难免会失去数学本来的味道。

写这篇文章的目的，一是帮助自己加深对机器学习算法的理解；二是很希望能帮助到需要的同学，大家共同进步。
本人知识水平有限，如有错误之处，还请不吝斧正。

致谢：Andrew Ng发布的教学视频和资料。

Anuo.
成都
Aug 28,2018