15 | 从回归到分类：联系函数与降维-机器学习入门指南

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章节 15 | 从回归到分类：联系函数与降维

在机器学习的广阔领域中，从回归分析跨越到分类任务是学习过程中的一个重要里程碑。这两种技术虽然看似不同，但在实际应用中却常常相互交织，共同解决复杂的数据分析问题。本章将深入探讨从回归模型到分类模型的过渡，特别是通过引入联系函数（或称为激活函数）这一桥梁，以及如何通过降维技术优化模型性能，从而在处理高维数据时更加得心应手。

15.1 回归与分类的基石

回归分析是统计学和机器学习中最基础也是应用最广泛的方法之一，旨在预测一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的数量关系。在回归模型中，我们假设因变量是连续值，如预测房价、预测气温等。而分类则是另一种常见的预测任务，其目标是将输入数据分配到预定义的类别中，如判断邮件是否为垃圾邮件、图像识别中的物体分类等。这里的因变量是离散的类别标签。

15.2 回归到分类的桥梁：联系函数

要从回归模型过渡到分类模型，关键在于如何将连续的预测值转换为离散的类别标签。这一转换过程通常由联系函数（也称为激活函数或链接函数）完成。联系函数在逻辑回归中扮演着核心角色，它能够将线性模型的输出（一个连续值）映射到(0, 1)区间内，从而解释为属于某一类别的概率。

15.2.1 逻辑回归中的Sigmoid函数

逻辑回归是最简单的分类模型之一，它使用了Sigmoid函数作为联系函数。Sigmoid函数的形式为：

[
\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}
]

其中，(z) 是线性模型的输出（即输入特征的加权和加上截距项）。Sigmoid函数的输出值介于0和1之间，可以解释为数据点属于正类的概率。当输出接近1时，认为数据点更可能属于正类；接近0时，则更可能属于负类。

15.2.2 其他联系函数

除了Sigmoid函数外，还有其他类型的联系函数可用于不同类型的分类任务，如：

Softmax函数：用于多分类问题，将线性模型的输出转换为每个类别的概率分布，所有类别的概率之和为1。
ReLU（Rectified Linear Unit）：虽然通常用于神经网络中的激活层，但在某些情况下也可作为分类任务中的联系函数，尤其是在处理二分类问题时，通过调整阈值来判断类别。

15.3 降维技术：优化模型性能的关键

在处理高维数据时，降维技术显得尤为重要。高维数据不仅增加了计算成本，还可能导致模型过拟合，降低泛化能力。通过降维，我们可以在保留数据重要信息的同时，减少特征数量，从而提高模型的性能和可解释性。

15.3.1 主成分分析（PCA）

主成分分析是最常用的线性降维技术之一。PCA通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，即主成分。这些主成分按照方差从大到小排列，前几个主成分往往能够保留原始数据的大部分信息。在机器学习中，PCA常被用于数据预处理阶段，以减少特征数量，提高模型训练效率。

15.3.2 线性判别分析（LDA）

线性判别分析是一种有监督的降维技术，其目标是在降维后的空间中，使得不同类别之间的数据点尽可能分开，而同一类别内的数据点尽可能紧凑。LDA在分类任务中尤为有效，因为它直接考虑了类别信息，有助于提升分类模型的性能。

15.3.3 其他降维方法

除了PCA和LDA外，还有许多其他降维方法，如：

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）：一种适用于高维数据可视化的非线性降维技术，通过保留数据点的局部和全局结构来降低维度。
自编码器：一种基于神经网络的无监督学习方法，通过学习数据的压缩表示来实现降维，同时能够重构原始数据。