Andrew Ng公开课学习笔记——均方误差损失函数的概率解释

回顾

回想一下线性回归模型中的几个公式：(xi,yi)—i th training set hθ(x(i))=∑j=0nθjx(i)j=θTx, x0=1 J(θ)=12∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2 θ=(XTX)−1XTy

  大家对这几个公式肯定不陌生了，这里从概率角度解释为什么选择least square而不是差值的绝对值或者四次方等等作为损失函数。

概率解释

  首先对最小二乘赋予概率意义

Assume: y(i)=θTx(i)+ε(i)

ε(i)是误差项，可把ε(i)当做未建模的特征的捕捉，比如房间有多少个壁炉，有无花园等，也可当做随机噪声。

Assume: ε(i)∼N(0,σ2)，猜想误差项服从均值为0，方差为σ2的高斯分布。为什么可以把误差项建模成服从高斯分布的随机变量呢？有两个原因：

便于进行数学处理

更合理。中心极限定律告诉我们许多独立变量之和趋向于服从高斯分布，如果误差是由许多效应共同导致的，例如：卖家的情绪，买家的情绪，房子是否有花园等等。如果所有这些点是独立的，那么根据中心极限定律，这些效应的总和接近于服从高斯分布。

误差项ε(i)的概率密度函数为p(ϵ(i))=12π−−√σexp⎛⎝⎜⎜−(ϵ(i))22σ2⎞⎠⎟⎟

那么估计条件概率p(y|x;θ)也服从高斯分布p(y(i)|x(i);θ)=12π−−√σexp⎛⎝⎜⎜−(y(i)−θTx(i))22σ2⎞⎠⎟⎟

注意，中间的分号表示θ并不是随机变量，而是具体值。所以给定样本x(i)和参数θ后，y(i)|x(i);θ服从均值为θTx(i)，方差为σ2个高斯分布。

  现在我们已经知道条件概率的分布情况了，下面我们要做的是找到最合适的θ，使得模型预测的结果最符合给定的y。极大似然估计刚好解决这类问题。回想一下极大似然估计：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值的一种方法。

θ的似然函数为L(θ)=L(θ;X,y)=p(y|X;θ)

注意到所有的误差项ε(i)是独立的，那么似然函数可以写成L(θ)=∏i=1mp(y(i)|x(i);θ)=∏i=1m12π−−√σexp⎛⎝⎜⎜−(y(i)−θTx(i))22σ2⎞⎠⎟⎟

  极大似然准则告诉我们：应该选择能使条件概率尽可能大的参数θ，也就是最大化θ的似然函数L(θ)。用对数简化似然函数中的连乘项，得到对数似然函数：l(θ)=logL(θ)=log∏i=1m12π−−√σexp⎛⎝⎜⎜−(y(i)−θTx(i))22σ2⎞⎠⎟⎟=∑i=1mlog12π−−√σexp⎛⎝⎜⎜−(y(i)−θTx(i))22σ2⎞⎠⎟⎟=mlog12π−−√σ−1σ2⋅12∑i=1m(y(i)−θTx(i))2

因此最大化l(θ)和最小化均方误差是等价的。这里σ对何时取最小值无影响。

总结

  我们的目的是让条件概率p(y|x;θ)尽可能大，越大说明我们预测过程受误差影响越小,那么预测越准确。因为ε(i)服从均值为0的高斯分布，所以当ε(i)接近0时，p(y(i)|x(i);θ)=p(ε(i))就越接近最大值12π√σ。