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机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归Logistics Regression和支持向量机SVM

  • 微信公众号：数学建模与人工智能
  • 一、线性回归
    • 1.线性回归的假设函数
    • 2.线性回归的损失函数（Loss Function）
      • 两者区别
    • 3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景
    • 4.什么场景下用L1、L2正则化
    • 5.什么是ElasticNet回归
    • 6.ElasticNet回归的使用场景
    • 7.线性回归要求因变量服从正态分布？(持保留态度)
  • 二、逻辑回归(Logistics Regression)
    • 1.本质：极大似然估计
    • 2.激活函数：Sigmoid
    • 3.损失函数：对数损失函数(log loss)
    • 4.代价函数：交叉熵(Cross Entropy)：
    • 5.可以进行多分类吗？
    • 6.逻辑回归优缺点
      • 优
      • 缺
    • 7.逻辑回归有哪些应用
    • 8.逻辑回归为什么要对特征进行离散化。
  • 机器学习中的最优化方法
    • 1.梯度下降法
    • 2.牛顿法
    • 3.拟牛顿法
    • 4.共轭梯度法
  • 三、支持向量机(SVM)
    • 函数间隔
    • 几何间隔（geometrical margin）
    • 1.损失函数：合页损失函数（Hinge loss）
    • 2.为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？
    • 3.支持向量
    • 4.带核的SVM为什么能分类非线性问题
    • 5.SVM的应用
    • 6. 如何选择核函数？
    • 7.LR和SVM的联系与区别
    • 8.加入松弛变量的SVM的训练误差可以为0吗？

微信公众号：数学建模与人工智能

一、线性回归

1.线性回归的假设函数

在这里插入图片描述

2.线性回归的损失函数

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