机器学习算法基础——Task01线性回归
1、 线性回归简介
1.1 什么是回归分析
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。
1.2 线性回归
线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式：
y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x，其对应的y是多少。因此，为了构建这个函数关系，目标是通过已知数据点，求解线性模型中w和b两个参数。
1.3 目标/损失函数
求解最佳参数，需要一个标准来对结果进行衡量，为此我们需要定量化一个目标函数式，使得计算机可以在求解过程中不断地优化。
针对任何模型求解问题，都是最终都是可以得到一组预测值y^ ，对比已有的真实值 y ，数据行数为 n ，可以将损失函数定义如下：
即预测值与真实值之间的平均的平方距离，统计中一般称其为MAE(mean square error)均方误差。把之前的函数式代入损失函数，并且将需要求解的参数w和b看做是函数L的自变量，可得
现在的任务是求解最小化L时w和b的值，
即核心目标优化式为
2、损失函数、代价函数、目标函数
2.1损失函数(Loss Function）
度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。
常用的损失函数包括
0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等；
2.2代价函数(Cost Function）
度量全部样本集的平均误差。
常用的代价函数包括：
均方误差、均方根误差、平均绝对误差等。
2.3目标函数(Object Function）
代价函数和正则化函数，最终要优化的函数。
当模型复杂度增加时，有可能对训练集可以模拟的很好，但是预测测试集的效果不好，出现过拟合现象，这就出现了所谓的“结构化风险”。结构风险最小化即为了防止过拟合而提出来的策略，定义模型复杂度为，目标函数可表示为：
$
通常，随着模型复杂度的增加，训练误差会减少；但测试误差会先增加后减小。我们的最终目的时试测试误差达到最小，这就是我们为什么需要选取适合的目标函数的原因。
3.优化方法
3.1 梯度下降法
随机梯度下降法的好处是，当数据点很多时，运行效率更高；缺点是，因为每次只针对一个样本更新参数，未必找到最快路径达到最优值，甚至有时候会出现参数在最小值附近徘徊而不是立即收敛。但当数据量很大的时候，随机梯度下降法经常优于批梯度下降法。
梯度下降法的缺陷：如果函数为非凸函数，有可能找到的并非全局最优值，而是局部最优值。
3.2最小二乘法
4.评价指标
4.1均方误差(MSE):
4.2均方根误差(RMSE)：
4.3平均绝对误差(MAE)：
但以上评价指标都无法消除量纲不一致而导致的误差值差别大的问题，最常用的指标是,可以避免量纲不一致问题
我们可以把理解为，回归模型可以成功解释的数据方差部分在数据固有方差中所占的比例，越接近1，表示可解释力度越大，模型拟合的效果越好。
5.sklearn实现
5.1 相关参数
fit_intercept : 默认为True,是否计算该模型的截距。如果使用中心化的数据，可以考虑设置为False,不考虑截距。注意这里是考虑，一般还是要考虑截距
normalize: 默认为false. 当fit_intercept设置为false的时候，这个参数会被自动忽略。如果为True,回归器会标准化输入参数：减去平均值，并且除以相应的二范数。当然啦，在这里还是建议将标准化的工作放在训练模型之前。通过设置sklearn.preprocessing.StandardScaler来实现，而在此处设置为false
copy_X : 默认为True, 否则X会被改写
n_jobs: int 默认为1. 当-1时默认使用全部CPUs ??(这个参数有待尝试)
可用属性：
coef_:训练后的输入端模型系数，如果label有两个，即y值有两列。那么是一个2D的array
intercept_: 截距
可用的methods:
fit(X,y,sample_weight=None): X: array, 稀疏矩阵 [n_samples,n_features] y: array [n_samples, n_targets] sample_weight: 权重 array [n_samples] 在版本0.17后添加了sample_weight
get_params(deep=True)： 返回对regressor 的设置值
predict(X): 预测 基于 R^2值
score： 评估