AI扫盲1：模型、拟合、似然估计、激活函数、线性回归、逻辑回归

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一、模型、拟合（fitting）和过拟合（overfitting）

人工智能中的模型（Artificial Intelligence Model）指的是一些算法和数学模型，用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。常见的模型包括神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。

拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合，使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的趋势和规律。

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差的情况。这可能是因为模型过于复杂，或者训练集过小或不够代表性等原因导致的。一些常见的解决方法包括增加训练集数据、使用正则化技术等。

二、最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）及似然函数（Likelihood function）

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，常用于统计学和机器学习中。其基本思想是，已知一组观测数据，我们假设这些数据服从某个概率分布，并且未知的分布参数可以通过最大化似然函数来估计。

似然函数是指在已知观测数据的条件下，关于未知参数的函数。最大似然估计的思路是，在所有可能的参数值中，选择能够使观测数据出现概率最大的那个参数值作为估计值。这样得到的参数值就是最大似然估计值。

最大似然估计的步骤通常为： 确定模型的概率分布函数，并写出似然函数。 求解似然函数的导数，并令导数等于0，得到参数的解析解。 如果无法求解解析解，则采用数值优化算法（如梯度下降法）求解。

最大似然估计的优点是在样本充分的情况下，具有高效性和渐进正态性。缺点是当样本量较小时，可能会出现过拟合的情况。

求解似然函数的导数为什么能得到参数的解析解

在最大似然估计中，我们需要求解似然函数的最大值。对于一些概率分布，似然函数的最大值可以通过求导数为0来得到。这是因为导数为0的点是函数的极值点，包括最大值和最小值。

假设我们要估计一个分布的参数，使得给定的观测数据出现的概率最大。我们可以写出似然函数，然后对其求导。如果似然函数是可微的，我们可以令导数为0，然后解出参数的解析解。这个解析解就是使得似然函数取最大值的参数值。

需要注意的是，并不是所有的概率分布的似然函数都可以通过求导数为0来得到解析解。对于一些复杂的概率分布，我们可能需要使用数值优化等其他方法来求解。

三、线性回归

线性回归（Linear Regression）是一种广泛应用于机器学习和统计学中的算法。它是一种建立输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间线性关系的模型。

线性回归模型可以用于预测连续性数据，在实际应用中，它常被用于预测未来的趋势、分析数据之间的关系等

线性回归的基本思想是，通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。线性回归模型可以表示为y = wx + b，其中y是因变量，x是自变量，w是权重（或称为斜率），b是截距。在训练模型时，我们需要找到最佳的权重和截距，使得预测值与真实值之间的误差最小。

线性回归算法通常采用最小二乘法进行求解，即最小化预测值与真实值之间的平方误差和。在实际应用中，我们可以通过梯度下降等优化算法来求解最佳的权重和截距。

线性回归的优点是简单、易于解释和实现，适用于许多实际问题。但是，它的缺点是对于非线性问题表现不佳，需要对数据进行特征工程，以及容易受到异常值和噪声的影响。

四、sigmoid函数

sigmoid函数是一种常见的激活函数，它可以将输出值映射到0到1之间的范围内，有利于对输出结果进行二分类或多分类。

此外，sigmoid函数也具有连续可导、单调递增、易于计算等优点。这些特性使得sigmoid函数在神经网络中得到广泛的应用。

sigmoid函数通常用于神经网络的输出层，可以将输出转化为概率值，适用于二分类问题。

sigmoid函数公式为：

Python中的numpy库、tensorflow库、pytorch库等都支持sigmoid函数的计算。您可以使用它们中的任何一个来计算sigmoid函数。

五、逻辑回归

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，主要用于将数据集中的样本分为两个或多个类别。它通过对数据的特征进行建模，预测一个事件的可能性。

逻辑回归模型的输出结果是一个概率值，表示样本属于某个类别的概率。通常，如果概率值大于一个设定的阈值，则将样本归为该类别，否则将其归为另一个类别。

逻辑回归的核心思想是将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）进行映射，将其转换为概率值。 逻辑回归模型的训练过程通常采用最大似然估计方法，通过最大化似然函数来确定模型参数。

逻辑回归模型的优点是简单、易于实现和解释，适用于二分类和多分类问题。但是，它的缺点是对于非线性的问题表现不佳，需要对数据进行特征工程，以及容易受到异常值和噪声的影响。

六、小结

本文介绍了人工智能几个相关的基础概念：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归。

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