从贝叶斯角度，正则项等价于引入参数$w$的先验概率分布。常见的L1/L2正则，分别等价于引入先验信息：参数$w$符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。

贝叶斯方法的参数估计

贝叶斯方法的参数估计，就是通过最大化后验概率来估计模型的参数。

假定模型参数为$w$，数据集为$D$，贝叶斯通过最大化后验概率估计模型参数$w$，即：

$$w = \arg\max_w p(w|D)= \arg\max_w \frac{p(w) p(D|w) }{P(D)}=\arg\max_w p(w) p(D|w)$$

后验概率的展开形式

假定如下：

• 样本独立不相关
• 模型参数独立不相关

$$\begin{split} p(w)p(D|w) &= \prod_{i=1}^K p(w_i) \prod_{i=1}^N p(D_i|w) \\ &\leftarrow \sum_{i=1}^K \log p(w_i)+ \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w) \end{split}$$

最新的优化问题为：

$$w = \arg\min_w - \sum_{i=1}^K \log p(w_i)- \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w)$$

参数的先验概率与正则项

当参数$w$的先验概率满足高斯分布：

$$p(w_i) = N(w_i | \mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} e^{-\frac{(w_i-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$

优化问题的左项中，如果$w$满足$N(0,\frac{1}{2\lambda})$：

$$\begin{split} - \sum_{i=1}^K \log p(w_i) &= - \sum_{i=1}^K \log \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} + \sum_{i=1}^K \frac{(w_i-\mu)^2}{2\sigma^2} \\ &= const + \sum_{i=1}^K \frac{(w_i-\mu)^2}{2\sigma^2} \\ &= const + \lambda \sum_{i=1}^K w_i^2 \end{split}$$

这时候的优化函数为：

$$w = \arg\min_w \lambda \sum_{i=1}^K w_i^2 - \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w)$$

同样地，参数$w$的先验概率满足均值为0的拉普拉斯分布，有：

$$w = \arg\min_w \lambda \sum_{i=1}^K |w_i| - \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w)$$

这说明：

• L2正则，等价于参数$w$的先验分布满足均值为0的正态分布
• L1正则，等价于参数$w$的先验分布满足均值为0的拉普拉斯分布
• 拉普拉斯在0附近突出，周围稀疏，对应容易产生稀疏解的模型

模型举例

以参数$w$的先验概率满足均值为0的高斯分布为例，优化问题为：

$$w = \arg\min_w \lambda \sum_{i=1}^K w_i^2 - \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w)$$

逻辑回归

$$\begin{split} - \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w) &= - \sum_{i=1}^N \log \theta(y_n w^T x_n) \\ &=\sum_{i=1}^N \log (1+\exp(-y_n w^T x_n) ) \end{split}$$

所以有：

@H_915_3017@w = \arg\min_w \lambda \sum_{i=1}^K w_i^2 +\sum_{i=1}^N \log (1+\exp(-y_n w^T x_n) )

总结：逻辑回归，通过贝叶斯法最大化后验概率。在数据的概率满足逻辑函数的假设下得到了cross entropy的误差函数；在样本独立、模型参数独立、模型参数满足均值为0的高斯分布的假设下获得了L2正则项。

线性回归

线性回归，假设误差满足均值为0的高斯分布，该假设符合一般的规律。

$$p(D_i|w) = \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} e^{-\frac{(w^Tx_i-y_i)^2}{2\sigma^2}}$$

$$\begin{split} - \sum_{i=1}^N \log p(D_i|w) &= - \sum_{i=1}^N \log \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} e^{-\frac{(w^Tx_i-y_i)^2}{2\sigma^2}} \\ &\leftarrow \sum_{i=1}^N (w^Tx_i-y_i)^2 \end{split}$$

所以有：

$$w = \arg\min_w \lambda \sum_{i=1}^K w_i^2 +\sum_{i=1}^N (w^Tx_i-y_i)^2$$

总结：线性回归，通过贝叶斯法最大化后验概率。在误差为均值0的高斯分布的假设下得到了square error的误差函数；在样本独立、模型参数独立、模型参数满足均值为0的高斯分布的假设下获得了L2正则项。