第三章线性模型
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第三章
线性模型
线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本 特征的线性组合来进行预测的模型。上一章中介绍的线性回归就是典型的线性 模型。给定一个 d 维样本 [x1 , · · · , xd ]T ，其线性组合函数为 f (x, w) = w1 x1 + w2 x2 + · · · + wd xd + b = wT x , (3.1) (3.2)
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》 https://nndl.github.io/
44
2017 年 10 月 12 日
第三章
线性模型
wk.baidu.com
x1
w
T
x
+
b
=
0
w
x2
b ∥ ∥w
图 3.2: 两类分类线性判别函数。样本特征向量 x = [x1 , x2 ]，权重向量 w = [w1 , w2 ]。 对于分类问题，使用线性回归算法来求解是不合适的。一是线性函数的输 出值域和目标标签的值域不相同，二是损失函数很难定义。如果使用平方损失 会导致比较大的误差。图3.3a给出了使用线性回归算法来解决一维的两类分类 问题示例。 为了解决连续的线性函数不适合进行分类的问题， 我们引入非线性的 logistic 函数作为激活函数，来预测目标标签 y = 1 的后验概率。 p(y = 1|x) = σ (wT x)
超平面就是三维空间中 的平面在更高维空间的 推广。在 d 维空间中的超 平面是 d − 1 维的。
3.1
Logistic 回归
我们先来介绍一个两类分类问题的线性模型：Logistic 回归（Logistic Regression）。两类分类问题中， 预测的目标标签 y 只有两种取值， 一般为 {0, 1} 或 者 {−1, +1}。为了符合 logistic 回归的描述习惯，在本节中我们采用 y ∈ {0, 1}。
https://nndl.github.io/
(3.7) (3.8)
exp(−w x) . 1 + exp(−wT x)
T
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》
3.1Logistic 回归
2017 年 10 月 12 日
45
1.5
2 y = 0.50·x+0.53
1 w = 6, b = 9 0.5 w = 10, b = 15 y
在 统 计 文 献 中，g −1 (·) 也称为联系函数（Link Function）。
一个非线性的激活函数（Activation Function）g (·) 来预测输出目标。 g (x, w) = g (f (x, w)) = g (wT x). 对于简单的两类分类问题，g (·) 可以为阶跃函数： +1 当wT x > 0 g (x, w) = −1 当 w T x < 0 (3.3) (3.4)
43
1 x1 x2 . . . xn
输入
b w1 w2 wn
权重
∑
激活函数
0/1
图 3.1: 两类分类的线性模型。
对应一个类别。因此，这个分割超平面也称为决策边界（Decision Boundary） 或决策平面（Decision Surface）。在二维空间中，决策边界为一个直线。在三 维空间中，分类界面为一个平面。在高维空间中，分类界面为一个超平面。 对于分类问题，如果一个分类模型的决策边界是由样本特征 x 的线性函数 f (x, w) 构成， 我们就称这个模型为线性分类模型， 也叫线性分类器 （Linear Classifier） 。 线性函数 f (x, w) 也称为线性判别函数 （Linear Discriminant Function） 。图3.2中给了一个两维数据的线性判别函数以及对应的决策边界。对于线性判 别函数来说，其权重向量与决策平面正交。 对于线性分类模型来说，一个关键的问题是如何学习参数 w，也就是如何 定义损失函数以及优化方法。 在本章， 我们主要介绍几种不同线性分类模型， 包 括 Logistic 回归，Softmax 回归，感知器和支持向量机。这些模型的参数学习方 式也都不尽相同。
数称为对数几率（log odds， 或 logit）。而公式 (3.9) 的左边是线性函数， logistic 回归可以看作是预测值为“标签的对数几率”的线性回归模型。因此，logistic 回归也称为对数几率回归（Logit Regression）。
Logistic 函 数 相 当 于 把 线性函数的值域从实数 区间“挤压”到了 (0, 1) 之间，可以用来表示概 率。
1 , 1 + exp(−wT x)
(3.6)
其中 σ (·) 为 logistic sigmoid 函数，其值域为 (0, 1)。 这样，标签 y = 0 的后验概率为 p(y = 0|x) = 1 − p(y = 1|x) = 将公式 (3.6) 进行变换后得到 wT x = log P (y = 1|x) 1 − P (y = 1|x) (3.9)
1
y 0
0
−1 −1.5 −1 −0.5 0 x 0.5 1 1.5
−0.5 −3
−2
−1 x
0
1
(a) 线性回归
(b) Logistic 回归
图 3.3: 一维两类问题示例 P (y = 1|x) , P (y = 0|x)
= log
(3.10)
(y =1|x) 其中 P P (y =0|x) 为样本 x 为正反例后验概率的比值，称为几率（odds），几率的对
其中 x = [1, x1 , · · · , xd ]T 和 w = [b, w1 , · · · , wd ]T 分别为 d + 1 维的增广特征向 量和增广权重向量。 在线性回归问题中，可以直接用 f (x, w) 来预测输出目标。但在分类问题 中，由于输出目标是一些离散的标签或者是这些标签的后验概率（在 (0, 1) 之 间） ，而 f (x, w) 的值域为实数，因此无法直接用 f (x, w) 来进行预测，需要引入
(3.5)
公式 (3.5) 定义了一个典型的两类分类问题的线性决策函数， 其结构如图3.1所 示。在高维的特征空间中，所有满足 f (x, w) = 0 的点组成用一个分割超平面 （Hyperplane）。这个超平面将特征空间一分为二，划分成两个区域，每个区域
3.1Logistic 回归
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线性模型
线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本 特征的线性组合来进行预测的模型。上一章中介绍的线性回归就是典型的线性 模型。给定一个 d 维样本 [x1 , · · · , xd ]T ，其线性组合函数为 f (x, w) = w1 x1 + w2 x2 + · · · + wd xd + b = wT x , (3.1) (3.2)
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线性模型
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x1
w
T
x
+
b
=
0
w
x2
b ∥ ∥w
图 3.2: 两类分类线性判别函数。样本特征向量 x = [x1 , x2 ]，权重向量 w = [w1 , w2 ]。 对于分类问题，使用线性回归算法来求解是不合适的。一是线性函数的输 出值域和目标标签的值域不相同，二是损失函数很难定义。如果使用平方损失 会导致比较大的误差。图3.3a给出了使用线性回归算法来解决一维的两类分类 问题示例。 为了解决连续的线性函数不适合进行分类的问题， 我们引入非线性的 logistic 函数作为激活函数，来预测目标标签 y = 1 的后验概率。 p(y = 1|x) = σ (wT x)
超平面就是三维空间中 的平面在更高维空间的 推广。在 d 维空间中的超 平面是 d − 1 维的。
3.1
Logistic 回归
我们先来介绍一个两类分类问题的线性模型：Logistic 回归（Logistic Regression）。两类分类问题中， 预测的目标标签 y 只有两种取值， 一般为 {0, 1} 或 者 {−1, +1}。为了符合 logistic 回归的描述习惯，在本节中我们采用 y ∈ {0, 1}。
https://nndl.github.io/
(3.7) (3.8)
exp(−w x) . 1 + exp(−wT x)
T
邱锡鹏：《神经网络与深度学习》
3.1Logistic 回归
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45
1.5
2 y = 0.50·x+0.53
1 w = 6, b = 9 0.5 w = 10, b = 15 y
在 统 计 文 献 中，g −1 (·) 也称为联系函数（Link Function）。
一个非线性的激活函数（Activation Function）g (·) 来预测输出目标。 g (x, w) = g (f (x, w)) = g (wT x). 对于简单的两类分类问题，g (·) 可以为阶跃函数： +1 当wT x > 0 g (x, w) = −1 当 w T x < 0 (3.3) (3.4)
43
1 x1 x2 . . . xn
输入
b w1 w2 wn
权重
∑
激活函数
0/1
图 3.1: 两类分类的线性模型。
对应一个类别。因此，这个分割超平面也称为决策边界（Decision Boundary） 或决策平面（Decision Surface）。在二维空间中，决策边界为一个直线。在三 维空间中，分类界面为一个平面。在高维空间中，分类界面为一个超平面。 对于分类问题，如果一个分类模型的决策边界是由样本特征 x 的线性函数 f (x, w) 构成， 我们就称这个模型为线性分类模型， 也叫线性分类器 （Linear Classifier） 。 线性函数 f (x, w) 也称为线性判别函数 （Linear Discriminant Function） 。图3.2中给了一个两维数据的线性判别函数以及对应的决策边界。对于线性判 别函数来说，其权重向量与决策平面正交。 对于线性分类模型来说，一个关键的问题是如何学习参数 w，也就是如何 定义损失函数以及优化方法。 在本章， 我们主要介绍几种不同线性分类模型， 包 括 Logistic 回归，Softmax 回归，感知器和支持向量机。这些模型的参数学习方 式也都不尽相同。
数称为对数几率（log odds， 或 logit）。而公式 (3.9) 的左边是线性函数， logistic 回归可以看作是预测值为“标签的对数几率”的线性回归模型。因此，logistic 回归也称为对数几率回归（Logit Regression）。
Logistic 函 数 相 当 于 把 线性函数的值域从实数 区间“挤压”到了 (0, 1) 之间，可以用来表示概 率。
1 , 1 + exp(−wT x)
(3.6)
其中 σ (·) 为 logistic sigmoid 函数，其值域为 (0, 1)。 这样，标签 y = 0 的后验概率为 p(y = 0|x) = 1 − p(y = 1|x) = 将公式 (3.6) 进行变换后得到 wT x = log P (y = 1|x) 1 − P (y = 1|x) (3.9)
1
y 0
0
−1 −1.5 −1 −0.5 0 x 0.5 1 1.5
−0.5 −3
−2
−1 x
0
1
(a) 线性回归
(b) Logistic 回归
图 3.3: 一维两类问题示例 P (y = 1|x) , P (y = 0|x)
= log
(3.10)
(y =1|x) 其中 P P (y =0|x) 为样本 x 为正反例后验概率的比值，称为几率（odds），几率的对
其中 x = [1, x1 , · · · , xd ]T 和 w = [b, w1 , · · · , wd ]T 分别为 d + 1 维的增广特征向 量和增广权重向量。 在线性回归问题中，可以直接用 f (x, w) 来预测输出目标。但在分类问题 中，由于输出目标是一些离散的标签或者是这些标签的后验概率（在 (0, 1) 之 间） ，而 f (x, w) 的值域为实数，因此无法直接用 f (x, w) 来进行预测，需要引入
(3.5)
公式 (3.5) 定义了一个典型的两类分类问题的线性决策函数， 其结构如图3.1所 示。在高维的特征空间中，所有满足 f (x, w) = 0 的点组成用一个分割超平面 （Hyperplane）。这个超平面将特征空间一分为二，划分成两个区域，每个区域
3.1Logistic 回归
2017 年 10 月 12 日