描述：本节从最小二乘线性回归出发，推导多元线性模型，进一步整理广义线性模型、对数几率回归、线性判别分析、多分类拆解和类别不平衡处理。

3.1 为什么需要线性模型

人类对线性关系的理解和分析较直观，线性模型也具有计算简单、可解释性较强等优点。
线性模型试图通过属性的线性组合进行预测：

$$ f(\boldsymbol{x}) =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

在线性回归中，模型用直线、平面或超平面拟合连续目标。
在线性分类中，模型可用超平面把不同类别分开。
线性模型只能直接表达线性关系，但可以通过特征变换、核方法或联系函数扩展其表达能力。

3.2 离散属性的数值化

线性模型擅长处理数值属性，离散属性需先编码。

3.2.1 有序属性

若离散取值具有明确顺序，可映射为有序数值。
例如“低、中、高”可映射为 $0,1,2$，但数值间距是否等距仍需结合任务判断。

3.2.2 无序属性

若取值之间没有自然顺序，不能粗暴编码成 $0,1,2$，否则会引入虚假的大小关系。
对含 $k$ 个取值的无序属性，可转成 $k$ 维 0-1 向量，即独热编码。
源资料将离散属性处理概括为：有序则连续化，无序则转为 $k$ 维向量。

3.3 一元线性回归

3.3.1 模型与目标函数

给定数据

$$ D={(x_i,y_i)}_{i=1}^{m}, $$

寻找

$$ f(x_i)=wx_i+b $$

使预测值尽量接近真实值。采用平方损失时，最小二乘目标为

$$ (w^,b^) =\mathop{\arg\min}{w,b} \sum{i=1}^{m} \left(f(x_i)-y_i\right)^2 $$

即

$$ (w^,b^) =\mathop{\arg\min}{w,b} \sum{i=1}^{m} \left(y_i-wx_i-b\right)^2. $$

记

$$ E_{(w,b)} =\sum_{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2. $$

3.3.2 求偏导

分别对 $w$ 和 $b$ 求偏导：

$$ \frac{\partial E_{(w,b)}}{\partial w} =2\left( w\sum_{i=1}^{m}x_i^2 -\sum_{i=1}^{m}(y_i-b)x_i \right), $$

$$ \frac{\partial E_{(w,b)}}{\partial b} =2\left( mb-\sum_{i=1}^{m}(y_i-wx_i) \right). $$

令两式为 $0$ 可得闭式解：

$$ w =\frac{\sum_{i=1}^{m}y_i(x_i-\bar x)} {\sum_{i=1}^{m}x_i^2-\frac{1}{m} \left(\sum_{i=1}^{m}x_i\right)^2}, $$

$$ b =\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i-wx_i) =\bar y-w\bar x. $$

其中

$$ \bar x=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_i, \qquad \bar y=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}y_i. $$

等价地，

$$ w =\frac{\sum_{i=1}^{m}(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)} {\sum_{i=1}^{m}(x_i-\bar x)^2}. $$

令导数为 $0$ 是为了寻找驻点。平方误差关于 $w,b$ 是凸二次函数；在非退化条件下，该驻点就是全局最小点。
线性回归目标没有有限最大值，因此求得的有限驻点对应最小值而非最大值。

3.4 多元线性回归

3.4.1 向量形式

多元表示每个输入含多个属性：

$$ \boldsymbol{x}i =(x{i1},x_{i2},\ldots,x_{id})^\mathrm T, \qquad y_i\in\mathbb R. $$

模型为

$$ f(\boldsymbol{x}_i) =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}_i+b. $$

把偏置吸收到参数中：

$$ \tilde{\boldsymbol{w}}

\begin{pmatrix} \boldsymbol{w}\ b \end{pmatrix}, \qquad \hat{\boldsymbol{x}}_i

\begin{pmatrix} \boldsymbol{x}_i\ 1 \end{pmatrix}. $$

构造设计矩阵与目标向量：

$$ \boldsymbol{X}

\begin{pmatrix} \boldsymbol{x}_1^\mathrm T & 1\ \boldsymbol{x}_2^\mathrm T & 1\ \vdots & \vdots\ \boldsymbol{x}_m^\mathrm T & 1 \end{pmatrix}, \qquad \boldsymbol{y} =(y_1,y_2,\ldots,y_m)^\mathrm T. $$

3.4.2 最小二乘解

目标函数为

$$ \tilde{\boldsymbol{w}}^* =\mathop{\arg\min}_{\tilde{\boldsymbol{w}}} (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}})^\mathrm T (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}}). $$

记

$$ E_{\tilde{\boldsymbol{w}}} =(\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}})^\mathrm T (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}}), $$

则

$$ \frac{\partial E_{\tilde{\boldsymbol{w}}}} {\partial\tilde{\boldsymbol{w}}} =2\boldsymbol{X}^{\mathrm T} (\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}}-\boldsymbol{y}). $$

令梯度为 $0$，得到正规方程

$$ \boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X} \tilde{\boldsymbol{w}} =\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{y}. $$

若 $\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X}$ 满秩且正定，则

$$ \tilde{\boldsymbol{w}}^*

(\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X})^{-1} \boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{y}. $$

若 $\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X}$ 不满秩，正规方程可能存在多个解，需要伪逆、正则化或其他约束选出合适解。
实际数值计算通常不直接显式求逆，可使用 QR 分解、奇异值分解或稳定的线性方程求解方法。

3.5 正则化在线性回归中的作用

当特征高度相关、样本数不足或设计矩阵不满秩时，普通最小二乘解可能不唯一或对噪声极敏感。
加入正则化可限制参数，改善可解性和泛化性能。
典型的 $L_2$ 正则化形式为

$$ \min_{\tilde{\boldsymbol{w}}} |\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}}|_2^2 +\lambda|\boldsymbol{w}|_2^2. $$

此处通常不惩罚偏置 $b$。$\lambda$ 越大，参数收缩越强，但过大也会导致欠拟合。

3.6 广义线性模型

普通线性回归令预测值直接逼近 $y$：

$$ y\approx\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

广义线性模型通常假设响应变量的条件分布属于指数族，并用联系函数 $g$ 把条件均值或相应分布参数与线性预测量联系起来。令

$$ \mu(\boldsymbol{x}) =\mathbb E[Y\mid X=\boldsymbol{x}], \qquad g!\left(\mu(\boldsymbol{x})\right) =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

因此

$$ \mu(\boldsymbol{x}) =g^{-1} \left(\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b\right). $$

例如采用对数链接

$$ g(\mu)=\ln\mu, $$

则条件均值满足

$$ \ln\mu(\boldsymbol{x}) =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b, \qquad \mu(\boldsymbol{x})=\exp \left(\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b\right), $$

这就是源资料图示所表达的对数线性关系。观测值 $y$ 仍是随机变量的一次实现，不能把它无噪声地恒等于该条件均值。

3.7 对数几率回归

3.7.1 从阶跃函数到对数几率函数

二分类期望输出是离散的 $0$ 或 $1$，而线性模型输出实数

$$ z=\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

理想单位阶跃函数能把实数变成类别，但它在阈值处不连续、不可微，不利于优化。
对数几率函数使用平滑、单调、任意阶可导的 Sigmoid 函数替代阶跃函数：

$$ y =\frac{1}{1+e^{-z}} =\frac{1} {1+e^{-(\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b)}}. $$

将上式变形：

$$ \ln\frac{y}{1-y} =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

左侧称为对数几率（log odds，亦称 logit），表示样本为正例的相对可能性。

3.7.2 性质

虽然名称含“回归”，对数几率回归实际是分类学习方法。
它直接对分类可能性建模，可输出类别的近似概率。
无需事先假定特征服从某个特定概率分布。
目标函数具有良好的可导、凸优化性质，可使用梯度下降、牛顿法等数值优化算法。
若真实分类边界不是线性的，未经特征变换的对率回归效果可能受限。

3.7.3 极大似然求解

把 $y$ 看作后验概率估计 $p(y=1\mid\boldsymbol{x})$，则

$$ \ln \frac{p(y=1\mid\boldsymbol{x})} {p(y=0\mid\boldsymbol{x})} =\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b. $$

令

$$ \boldsymbol{\beta}

\begin{pmatrix} \boldsymbol{w}\ b \end{pmatrix}, \qquad \hat{\boldsymbol{x}}

\begin{pmatrix} \boldsymbol{x}\ 1 \end{pmatrix}, $$

则

$$ p_1(\hat{\boldsymbol{x}};\boldsymbol{\beta}) =p(y=1\mid\hat{\boldsymbol{x}};\boldsymbol{\beta}) =\frac{e^{\boldsymbol{\beta}^{\mathrm T}\hat{\boldsymbol{x}}}} {1+e^{\boldsymbol{\beta}^{\mathrm T}\hat{\boldsymbol{x}}}}, $$

$$ p_0(\hat{\boldsymbol{x}};\boldsymbol{\beta}) =p(y=0\mid\hat{\boldsymbol{x}};\boldsymbol{\beta}) =\frac{1} {1+e^{\boldsymbol{\beta}^{\mathrm T}\hat{\boldsymbol{x}}}}. $$

单个样本的似然可写为

$$ p(y_i\mid\hat{\boldsymbol{x}}_i;\boldsymbol{\beta})

y_i p_1(\hat{\boldsymbol{x}}_i;\boldsymbol{\beta}) +(1-y_i)p_0(\hat{\boldsymbol{x}}_i;\boldsymbol{\beta}). $$

最大化对数似然

$$ \ell(\boldsymbol{\beta}) =\sum_{i=1}^{m} \ln p(y_i\mid\hat{\boldsymbol{x}}_i;\boldsymbol{\beta}) $$

等价于最小化负对数似然

$$ \sum_{i=1}^{m} \left[ -y_i\boldsymbol{\beta}^{\mathrm T}\hat{\boldsymbol{x}}_i +\ln \left(1+e^{\boldsymbol{\beta}^{\mathrm T}\hat{\boldsymbol{x}}_i}\right) \right]. $$

3.8 线性判别分析

3.8.1 核心思想

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典线性学习方法。
它把样本投影到一条直线上，使同类样本投影尽可能接近、异类样本投影尽可能远离。
对新样本使用同一投影方向，再根据投影位置判断类别。

3.8.2 二分类目标

给定两类样本集合 $X_0,X_1$，均值向量为 $\boldsymbol{\mu}_0,\boldsymbol{\mu}_1$。

类内散度矩阵为

$$ \boldsymbol{S}_w =\boldsymbol{\Sigma}_0+\boldsymbol{\Sigma}_1 $$

其中

$$ \boldsymbol{\Sigma}0 =\sum{\boldsymbol{x}\in X_0} (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_0) (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_0)^\mathrm T, $$

$$ \boldsymbol{\Sigma}1 =\sum{\boldsymbol{x}\in X_1} (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_1) (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_1)^\mathrm T. $$

类间散度矩阵为

$$ \boldsymbol{S}_b

(\boldsymbol{\mu}_0-\boldsymbol{\mu}_1) (\boldsymbol{\mu}_0-\boldsymbol{\mu}_1)^\mathrm T. $$

在投影方向 $\boldsymbol{w}$ 上，两类中心距离平方为

$$ \left| \boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{\mu}_0 -\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{\mu}_1 \right|_2^2, $$

类内散度为

$$ \boldsymbol{w}^{\mathrm T} \boldsymbol{S}_w \boldsymbol{w}. $$

因此最大化广义瑞利商

$$ J(\boldsymbol{w})

\frac{\boldsymbol{w}^{\mathrm T} \boldsymbol{S}_b \boldsymbol{w}} {\boldsymbol{w}^{\mathrm T} \boldsymbol{S}_w \boldsymbol{w}}. $$

令

$$ \boldsymbol{w}^{\mathrm T} \boldsymbol{S}_w \boldsymbol{w}=1, $$

可转为带约束优化，并得到广义特征值问题

$$ \boldsymbol{S}_b\boldsymbol{w} =\lambda \boldsymbol{S}_w\boldsymbol{w}. $$

由于 $\boldsymbol{S}_b$ 的结构，可取

$$ \boldsymbol{w} =\boldsymbol{S}_w^{-1} (\boldsymbol{\mu}_0-\boldsymbol{\mu}_1). $$

$\boldsymbol{w}$ 的非零缩放不改变投影方向。
若 $\boldsymbol{S}_w$ 奇异，实践中可采用正则化或奇异值分解求伪逆。

3.9 LDA 的多分类推广

假设有 $N$ 个类别，全集均值为 $\boldsymbol{\mu}$，第 $i$ 类样本数为 $m_i$，均值为 $\boldsymbol{\mu}_i$。

全局散度矩阵：

$$ \boldsymbol{S}_t =\boldsymbol{S}_b+\boldsymbol{S}w =\sum{i=1}^{m} (\boldsymbol{x}_i-\boldsymbol{\mu}) (\boldsymbol{x}_i-\boldsymbol{\mu})^\mathrm T. $$

类内散度矩阵：

$$ \boldsymbol{S}w =\sum{i=1}^{N}\boldsymbol{S}_{w_i}, $$

$$ \boldsymbol{S}{w_i} =\sum{\boldsymbol{x}\in X_i} (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_i) (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu}_i)^\mathrm T. $$

类间散度矩阵：

$$ \boldsymbol{S}_b =\boldsymbol{S}_t-\boldsymbol{S}w =\sum{i=1}^{N} m_i(\boldsymbol{\mu}_i-\boldsymbol{\mu}) (\boldsymbol{\mu}_i-\boldsymbol{\mu})^\mathrm T. $$

一种标准的多分类 LDA 目标是

$$ \max_{\boldsymbol{W}} \operatorname{tr} \left[ \left(\boldsymbol{W}^{\mathrm T}\boldsymbol{S}_w\boldsymbol{W}\right)^{-1} \boldsymbol{W}^{\mathrm T}\boldsymbol{S}_b\boldsymbol{W} \right]. $$

等价地，可在约束

$$ \boldsymbol{W}^{\mathrm T}\boldsymbol{S}_w\boldsymbol{W} =\boldsymbol{I} $$

下最大化 $\operatorname{tr}(\boldsymbol{W}^{\mathrm T}\boldsymbol{S}_b\boldsymbol{W})$。各投影方向分别满足广义特征值方程

$$ \boldsymbol{S}_b\boldsymbol{w}_j =\lambda_j \boldsymbol{S}_w\boldsymbol{w}_j. $$

$\boldsymbol{W}$ 可由最大的 $d'$ 个非零广义特征值对应的特征向量组成；$\boldsymbol{S}_w$ 奇异时需用广义逆、降维或正则化等处理。
降维后的维数满足 $d'\leq N-1$。
分子迹与分母迹之比属于 trace-ratio 目标，一般不能不加约束地直接等同于给整个 $\boldsymbol W$ 一个公共 $\lambda$ 的上述特征值问题；多分类 LDA 的不同目标应分别说明。

3.10 多分类任务的拆解

不能直接处理多分类的二分类学习器，可通过拆解法构造多分类器。

3.10.1 一对一

OvO（One-vs-One）为每两个类别训练一个二分类器。
$N$ 个类别需要

$$ \frac{N(N-1)}{2} $$

个分类器。

预测时由各二分类器投票或聚合得分。

3.10.2 一对其余

OvR（One-vs-Rest）每次把一个类别当正类，其余类别合并为反类。
$N$ 个类别需要 $N$ 个分类器。
预测时通常选取得分最高的类别。

方法	分类器数量	单个训练任务	主要特点
OvO	$N(N-1)/2$	两类之间	分类器多，但每个任务较小
OvR	$N$	一类对其余类	分类器少，但类别可能不平衡

3.11 类别不平衡

类别不平衡表示不同类别的样本比例相差很大，少数类往往更重要。
只有当少数类被忽略会造成重要损失时，才需要专门处理；不能只看到数量不等就机械重采样。

3.11.1 阈值移动

若模型输出正类后验概率估计 $y$，普通规则为

$$ \frac{y}{1-y}>1 $$

时预测为正类。

若训练集中正类和反类样本数分别为 $m^+$、$m^-$，可按源资料图示把阈值改为

$$ \frac{y}{1-y}> \frac{m^+}{m^-}. $$

等价地对几率进行再缩放：

$$ \frac{y'}{1-y'}

\frac{y}{1-y} \times \frac{m^-}{m^+}. $$

然后仍以

$$ \frac{y'}{1-y'}>1 $$

作为正类判定条件。

该方法依赖对真实类别比例的估计，而真实先验比例往往难以精确获得。

3.11.2 重采样

过采样增加少数类样本，典型方法包括 SMOTE。
欠采样减少多数类样本，源资料举例为 EasyEnsemble。
过采样可能放大噪声，欠采样可能丢失有用信息，应在验证集上比较。
除重采样外，还可使用代价敏感学习和阈值移动。

3.12 易错点

无序类别不能直接按 $0,1,2$ 编码，否则会人为制造顺序和距离。
最小二乘解来自平方误差的凸优化；不能只说“导数为零所以一定最小”，还要结合目标函数性质。
直接计算 $(\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X})^{-1}$ 可能数值不稳定，公式推导与工程求解方法要区分。
广义线性模型中的联系函数 $g$ 连接的是目标分布参数与线性预测量；$g^{-1}$ 才把线性预测量变回目标尺度。
对数几率回归是分类算法，不是连续值回归；其输出可解释为正类概率估计。
Sigmoid 输出的是概率形式，但分类边界在原始特征空间仍是线性的，除非先做非线性特征变换。
LDA 与对率回归都可得到线性分类边界，但目标不同：LDA 最大化类间分离并压缩类内散度，对率回归最大化条件似然。
二分类 LDA 的投影方向可任意非零缩放；真正重要的是方向而不是向量长度。
OvO 需要 $N(N-1)/2$ 个分类器，OvR 只需 $N$ 个，但 OvR 的单个任务更容易出现类别不平衡。
阈值移动公式中 $m^+$、$m^-$ 的位置不能颠倒：原始几率乘 $m^-/m^+$ 后再与 $1$ 比较。

3.13 本节复盘

线性模型以 $\boldsymbol{w}^{\mathrm T}\boldsymbol{x}+b$ 表示属性的线性组合，可用于回归或构造线性分类边界。
有序离散属性可数值化，无序属性应使用向量编码，避免制造虚假顺序。
一元线性回归通过最小化平方误差求 $w,b$；多元情形得到正规方程 $\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{X}\tilde{\boldsymbol{w}}=\boldsymbol{X}^{\mathrm T}\boldsymbol{y}$。
设计矩阵不满秩时可能有多解，可使用伪逆或正则化。
广义线性模型通过联系函数把线性预测量与目标联系起来；对数几率回归用 Sigmoid 输出正类概率并通过极大似然求解。
LDA 选择使类内投影紧凑、类间投影分离的方向，二分类解与 $\boldsymbol{S}_w^{-1}(\boldsymbol{\mu}_0-\boldsymbol{\mu}_1)$ 同方向。
多分类 LDA 的降维维数不超过类别数减 $1$；一般多分类还可使用 OvO 或 OvR 拆解。
类别不平衡可通过过采样、欠采样、阈值移动和代价敏感方法处理，具体选择取决于少数类的重要性和数据分布。

Lecture 3：线性模型