Deep learning:五(regularized线性回归练习)

 

  前言:

  本节主要是练习regularization项的使用原则。因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。因此在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象。本文参考的资料参考网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex5/ex5.html。主要是给定7个训练样本点,需要用这7个点来模拟一个5阶多项式。主要测试的是不同的regularization参数对最终学习到的曲线的影响。

 

  实验基础:

  此时的模型表达式如下所示:

   

  模型中包含了规则项的损失函数如下:

   

  模型的normal equation求解为:

   

  程序中主要测试lambda=0,1,10这3个参数对最终结果的影响。

  一些matlab函数:

  plot:

  主要是将plot绘曲线的一些性质。比如说:plot(x,y,'o','MarkerEdgeColor','b','MarkerFaceColor','r')这里是绘制x-y的点图,每个点都是圆圈表示,圆圈的边缘用蓝色表示,圆圈里面填充的是红色。由此可知’MarkerEdgeColor’和’MarkerFaceColor’的含义了。

  diag:

  diag使用来产生对角矩阵的,它是用一个列向量来生成对角矩阵的,所以其参数应该是个列向量,比如说如果想产生3*3的对角矩阵,则可以是diag(ones(3,1)).

  legend:

  注意转义字符的使用,比如说legned(‘\lambda_0’),说明标注的是lamda0.

 

  实验结果:

  样本点的分布和最终学习到的曲线如下所示:

   

  可以看出,当lambda=1时,模型最好,不容易产生过拟合现象,且有对原始数据有一定的模拟。

 

  实验主要代码:

clc,clear
%加载数据
x = load('ex5Linx.dat');
y = load('ex5Liny.dat');

%显示原始数据
plot(x,y,'o','MarkerEdgeColor','b','MarkerFaceColor','r')

%将特征值变成训练样本矩阵
x = [ones(length(x),1) x x.^2 x.^3 x.^4 x.^5];
[m n] = size(x);
n = n -1;

%计算参数sidta,并且绘制出拟合曲线
rm = diag([0;ones(n,1)]);%lamda后面的矩阵
lamda = [0 1 10]';
colortype = {'g','b','r'};
sida = zeros(n+1,3);
xrange = linspace(min(x(:,2)),max(x(:,2)))';
hold on;
for i = 1:3
    sida(:,i) = inv(x'*x+lamda(i).*rm)*x'*y;%计算参数sida
    norm_sida = norm(sida)
    yrange = [ones(size(xrange)) xrange xrange.^2 xrange.^3,...
        xrange.^4 xrange.^5]*sida(:,i);
    plot(xrange',yrange,char(colortype(i)))
    hold on
end
legend('traning data', '\lambda=0', '\lambda=1','\lambda=10')%注意转义字符的使用方法
hold off

 

 

  参考资料:

     http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex5/ex5.html

 

 

 

 

 

 

作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享,但请务必声明文章出处。 (新浪微博:tornadomeet,欢迎交流!)
posted on 2013-03-17 15:15  tornadomeet  阅读(16501)  评论(6编辑  收藏  举报

阿萨德发斯蒂芬