前言

在以前文章中，我们讨论过《概率学派和贝叶斯学派的区别》和《 <机器学习系列> 线性回归模型》，这里我们讨论下曲线拟合问题中的数据点的噪声问题，以及根据贝叶斯理论的L2正则化解释。如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。

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曲线拟合问题

这里的曲线指的是多项式曲线（polynomial curve）¹，如下图所示：

一般来说，概率学派按照最小化平方和误差函数，如下所示，来进行参数的学习的。
$$\begin{gathered} {\mathcal{T}}_{\theta }=\arg \underset{\theta }{\min }\mathcal{L}(\hat{y},y) \\ {\hat{y}}_j=\sum _{i=0}^N{\theta }_i{x}_{(i,j)}^i=y(x;\theta ) \\ \mathcal{L}(\hat{y},y)=\frac{1}{2}||\hat{y}-y|{|}^2\text{\hspace{1em}(1.1)} \end{gathered}$$
$x_{(i,j)}$表示第$j$个样本的第$i$维数据值。更新策略采用梯度下降法[4]即可更新参数，达到收敛。

用概率角度看待曲线拟合，考虑下噪声吧~

但是按照上面策略进行曲线拟合是没有考虑到数据的不确定性（uncertainty）的，这种不确定性体现在数据是添加了噪声的，而基于直接估计出一个点，然后直接拟合的方式没有考虑到这种噪声。为了描述这种不确定性，我们接下来以一种概率的角度去看待曲线拟合问题。

假设我们通过多项式模型预测出来的并不是一个单纯的数字，而是一个分布，一般来说我们将其假设为是一个均值为$t$（也就是预测目标值），方差为${\sigma }^2$（$\beta =\frac{1}{{\sigma }^2}$，$\beta$称之为精确度precision），因此预测出来的分布如下式所示：
$$p(t|x,\text{w},\beta )=\mathcal{N}(t|y(x,\text{w}),{\beta }^{-1})\text{\hspace{1em}(1.2)}$$
我们之所以假设为是高斯分布，是因为我们假设数据添加的噪声是高斯噪声，既是：
$${\mathbf{x}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}\mathrm{e}\mathrm{r}\mathrm{v}\mathrm{e}}={\mathbf{x}}_{\mathrm{r}\mathrm{e}\mathrm{a}\mathrm{l}}+\mathcal{N}(\mu ,{\sigma }^2)\text{\hspace{1em}(1.3 数据的噪声分解模型)}$$
图像看起就更加直观了：

可以看出，对于某一个预测，其为一个分布（蓝色线），其中预测的均值的预期就是观察值点A，可以看出，参数$\beta$决定了其置信范围$2\sigma$的大小。这个$2\sigma$的范围可以认为是认为假设的，噪声的主要范围。

如果采用频率学派中的观点，那么就会采用极大似然法进行参数估计。似然函数如下所示：
$$p(\text{t}|\text{x},\text{w},\beta )=\prod _{i=0}^N\mathcal{N}(t_n|y(x_n,\text{w}),{\beta }^{-1})\text{\hspace{1em}(1.4)}$$
为了计算方便转化为对数似然后，有：
L = ln ⁡ p ( t ∣ x , w , β ) = − β 2 ∑ n = 1 N { y ( x n , w ) − t n } 2 + N 2 ln ⁡ β − N 2 ln ⁡ ( 2 π ) (1.5) \mathcal{L} = \ln p(\textbf{t}|\textbf{x},\textbf{w}, \beta) \\ = -\dfrac{\beta}{2} \sum_{n=1}^N \{y(x_n, \textbf{w})-t_n\}^2 + \dfrac{N}{2}\ln \beta - \dfrac{N}{2} \ln (2\pi) \tag{1.5} L=lnp(t∣x,w,β)=−2β​n=1∑N​{y(xn​,w)−tn​}2+2N​lnβ−2N​ln(2π)(1.5)
为了估计出$\mathbf{w}$，我们用$\mathcal{L}$对$\mathbf{w}$求偏导数，并且令其为0。我们可以发现(1.5)中的后两项和$\mathbf{w}$并没有关系，因此可以舍弃。同时，因为$\beta$的取值并不会影响$\mathbf{w}$的极值点，因此可以令其为$\beta =1$。最终，我们有：
L = − 1 2 ∑ n = 1 N { y ( x n , w ) − t n } 2 T = max ⁡ w L = min ⁡ w − L (1.6) \mathcal{L} = -\dfrac{1}{2} \sum_{n=1}^N \{y(x_n, \textbf{w})-t_n\}^2 \\ \mathcal{T} = \max_{\mathbf{w}} \mathcal{L} = \min_{\mathbf{w}} \mathcal{-L} \tag{1.6} L=−21​n=1∑N​{y(xn​,w)−tn​}2T=wmax​L=wmin​−L(1.6)
不难发现，其实(1.6)式子就是平方和损失，因此我们得出结论：
$\nabla$平方和损失，是在假设数据噪声符合0均值高斯分布的情况下推导出的。$\nabla$

当然，这里的精度$\beta$也可以用最大似然法估计，有：
1 β ^ = 1 N ∑ n = 1 N { y ( x n , w ) ^ − t n } 2 (1.7) \frac{1}{\hat{\beta}} = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N \{y(x_n,\hat{\mathbf{w})}-t_n\}^2 \tag{1.7} β^​1​=N1​n=1∑N​{y(xn​,w)^​−tn​}2(1.7)
其中的$\hat{\mathbf{w}}$是对权值的估计。

对参数引入先验假设，向着贝叶斯的更进一步

注意到我们之前讨论的都是没有对参数$\mathbf{w}$进行任何假设的，也就是说其可以符合任何分布。这个很不贝叶斯，如果我们能对参数引入合理的先验假设，那么就能提高其泛化性能[5]。我们不妨假设$\mathbf{w}$符合高斯分布，其均值为0，方差为一个对角矩阵（既是假设每个参数之间独立，其中$\alpha$控制了每个参数的range），数学表达为：
p ( w ∣ α ) = N ( w ∣ 0 , α − 1 I ) = ( α 2 π ) ( M + 1 ) / 2 e x p { − α 2 w T w } (2.1 对参数的先验假设) p(\mathbf{w}|\alpha) = \mathcal{N}(\mathbf{w}|\mathbf{0},\alpha^{-1}\mathbf{I}) \\ = (\frac{\alpha}{2\pi})^{(M+1)/2} \rm{exp}\{-\frac{\alpha}{2}\mathbf{w}^T\mathbf{w}\} \tag{2.1 对参数的先验假设} p(w∣α)=N(w∣0,α−1I)=(2πα​)(M+1)/2exp{−2α​wTw}(2.1 对参数的先验假设)
其中$M$为多项式次数。如同$\alpha$这样的，控制着整个模型的超空间形状的参数，称之为超参数(hyperparameters)。
引入了这个先验假设后，我们模型的后验：
$$p(\mathbf{w}|\mathbf{x},\mathbf{t},\alpha ,\beta )\propto p(\mathbf{t}|\mathbf{x},\mathbf{w},\beta )p(\mathbf{w}|\alpha )\text{\hspace{1em}(2.2)}$$
我们现在可以在给定了训练集 { x , t } \{\mathbf{x},\mathbf{t}\} {x,t}的情况下，通过找到一个最可能的$\mathbf{w}$来估计出$\mathbf{w}$。换句话说，我们可以最大化这个后验概率，这个技术称之为最大后验概率法(MAximum Posterior,MAP)。取(2.2)的负对数，我们有:
$$\ln p(\mathbf{w}|\mathbf{x},\mathbf{t},\alpha ,\beta )\propto \ln p(\mathbf{t}|\mathbf{x},\mathbf{w},\beta )+\ln p(\mathbf{w}|\alpha )\text{\hspace{1em}(2.3)}$$
结合(1.6)和(2.1)，舍弃掉和$\mathbf{w}$无关的项之后，我们有：
β 2 ∑ n = 1 N { y ( x n , w ) − t n } 2 + α 2 w T w ⇒ 1 2 ∑ n = 1 N { y ( x n , w ) − t n } 2 + α β w T w \frac{\beta}{2}\sum_{n=1}^N \{y(x_n,\mathbf{w})-t_n\}^2+\frac{\alpha}{2}\mathbf{w}^T\mathbf{w} \\ \Rightarrow \frac{1}{2}\sum_{n=1}^N \{y(x_n,\mathbf{w})-t_n\}^2+\frac{\alpha}{\beta}\mathbf{w}^T\mathbf{w} 2β​n=1∑N​{y(xn​,w)−tn​}2+2α​wTw⇒21​n=1∑N​{y(xn​,w)−tn​}2+βα​wTw
令$\gamma =\frac{\alpha }{\beta }$，于是我们就有了在正则项中最常见到的L2正则项$\frac{\gamma }{2}{\mathbf{w}}^T\mathbf{w}$了。于是我们得到结论：
$\nabla$在贝叶斯理论中，L2正则项是在参数$\mathbf{w}$符合0均值高斯分布的情况下推导出来的，其系数$\gamma$决定了正则的程度。$\nabla$

最终一步，贝叶斯曲线拟合

在上一步中，虽然我们根据最大后验法估计出了$\mathbf{w}$，但是对于曲线拟合来说，这并不是我们的最终目标，我们的最终目标是估计出目标值$\hat{\mathbf{t}}$出来。在完全的贝叶斯处理过程中，我们的估计出来的$\mathbf{w}$是一个分布，为了得到预测值$\hat{\mathbf{t}}$，我们要用概率的加法和乘法法则，对所有可能的$\mathbf{w}$进行积分，得到目标值。这个操作将在贝叶斯理论中一直沿用。
具体到我们的曲线拟合的例子，当我们给定了训练集 { x , t } \{\mathbf{x},\mathbf{t}\} {x,t}的时候，当输入一个新的输入$x$的时候，我们期望得到其预测值$t$。也就是说我们需要得出$p(t|x,\mathbf{x},\mathbf{t})$，由概率的基本和积定理有：
$$p(t|x,\mathbf{x},\mathbf{t})=\int p(t|x,\mathbf{w})p(\mathbf{w}|\mathbf{x},\mathbf{t})\mathrm{d}\mathbf{w}\text{\hspace{1em}(3.1)}$$
因为采用了共轭先验[6]假设，因此我们的后验概率同样是一个高斯分布。也即是：
$$p(t|x,\mathbf{x},\mathbf{t})=\mathcal{N}(t|m(x),s^2(x))\text{\hspace{1em}(3.2)}$$
这个时候，均值和方差可以给定为[1] page 31（暂时并不知道怎么算出来的）
$$m(x)=\beta \varphi (x{)}^T\mathbf{S}\sum _{n=1}^N\varphi (x_n)t_n\text{\hspace{1em}(3.3)}$$
$$s^2(x)={\beta }^{-1}+\varphi (x{)}^T\mathbf{S}\varphi (x)\text{\hspace{1em}(3.4)}$$
$${\mathbf{S}}^{-1}=\alpha \mathbf{I}+\beta \sum _{n=1}^N\varphi (x_n)\varphi (x{)}^T\text{\hspace{1em}(3.5)}$$
其中的$\varphi (x)=x^i,i=0,\cdots ,M$。
可以观察到，这个均值$m(x)$是取决于$x$的，在式子(3.4)中的第一项，代表了因为目标的噪声所带来的不确定性。而第二项，表示了因为$\mathbf{w}$的不确定所带来的不确定性，这个正是贝叶斯处理所带来的结果。下图的绿线表示了生成样本的基线，蓝色样本表示基线上添加高斯噪声的结果，红线是预测的均值，红区域是正负1个标准差的区域。

Reference

[1] Bishop C M. Pattern recognition and machine learning (information science and statistics) springer-verlag new york[J]. Inc. Secaucus, NJ, USA, 2006.
[2] 《概率学派和贝叶斯学派的区别》
[3] 《 <机器学习系列> 线性回归模型》
[4] 《随机梯度下降法，批量梯度下降法和小批量梯度下降法以及代码实现》
[5] 《机器学习模型的容量，过拟合与欠拟合》
[6] 《先验概率、后验概率以及共轭先验》

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