机器学习算法校招笔试面试题集

BAT机器学习面试1000题系列

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35512245/article/details/78796328

.L1和L2的区别。

L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。 
比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|. 
简单总结一下就是： 
L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。 
L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数

Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方. 
在支持向量机学习过程中，L1范数实际是一种对于成本函数求解最优的过程，因此，L1范数正则化通过向成本函数中添加L1范数，使得学习得到的结果满足稀疏化，从而方便人类提取特征。 
L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取。 
L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
 

LR和SVM的联系与区别？

@朝阳在望，联系： 
1、LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题） 
2、两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。 
区别： 
1、LR是参数模型，