机器学习/数据挖掘面试问题——第3章线性模型

梁慢慢慢慢

已于 2024-05-18 20:06:38 修改

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文章标签：机器学习数据挖掘人工智能

于 2024-05-17 12:03:54 首次发布

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学习路线参考《机器学习》周志华

其他参考书：《机器学习实战》《数据挖掘》《百面机器学习》

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1.什么是最小二乘法？

基于均方误差最小化来进行模型求解的方法。线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线上的欧氏距离之和最小。（对均方误差函数求偏导，使其等于零，解得参数估计值）

2.线性回归中的最小二乘参数估计形式是什么？

以一元线性方程 $y=wx+b$ 为例，最小二乘参数估计

$\hat{w} = \frac{\sum _{i=1}^m(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sum _{i=1}^m(x_i-\bar{x})^2}=\frac{l_{xy}}{l_{xx}}$

$b=\bar{y}-\hat{w}\bar{x}$

多元线性回归方程

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