LR详解以及常见面试题

最新推荐文章于 2023-08-02 22:17:23 发布
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分类专栏： ML 文章标签： 机器学习 逻辑回归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_31101389/article/details/106473571
本文深入探讨了逻辑回归（LR）的概念，从线性回归基础出发，详细讲解了LR的学习策略、损失函数和多分类应用。此外，还讨论了LR在面对数据不平衡和特征相关性时的处理方法，并分享了相关面试题，包括LR的优缺点、特征组合的原因等。

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学习LR的心得体会以及搜集的一些面试题

LR

线性回归

先来看看最基础的线性回归问题，目的是学习一个线性模型以尽可能准确的预测连续的输出值。既最符合数据的
线性回归
学习策略为使预测值与真实值之间的均方误差最小，既
在这里插入图片描述
最小。令其对w和b的导数为0即可得到最优解
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以及（推导w时要用b的公式回代）
在这里插入图片描述
扩展一下多特征数据中优化目标为（此处w为上面w和b的增广矩阵）
在这里插入图片描述
求导得
在这里插入图片描述
如果加入L1和L2正则项来约束特征系数状态的话就成了Lasso

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性能测试人员面试经典技术问题（答案整理）
10-31
性能测试人员面试经典技术问题（答案整理），对LoadRunner的经典面试技术问题进行了总结，找工作的时候拿出来复习系。
机器学习面试题之LR
快来看因吹吹斯汀的博客吧
04-18 1472
机器学习面试题之LR 1. LR为什么是线性模型 Logistic Regression从几率的概念构建线性回归模型。一个事件发生的几率（odds）为该事件发生的概率与不发生概率的比值，几率的取值范围为[0,+∞)[0,+∞)[0,+∞)，其对数的取值范围为实数域，所以，可以将对数几率作为因变量构建线性回归模型： logp1−p=WTXlog\frac{p}{1-p} = W^T Xlog1−pp...
LR经典面试题
qqYieeee的博客
06-23 953
http://wenku.baidu.com/link?url=AZqaEUFgHd-2HzBu2KRSgsS1cwbIy_MnLwpKC8Is-aW9k0pC7jstRWopfjAE6Au3qGiGC2qZrUIcYmBtp7u6lZQjANv-bhkSHbY2VT1XERi
LR的常见面试点总结
qq_16236875的博客
06-14 974
一 . 建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒 二. 正式介绍：逻辑回归假设数据服伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降求解参数，来达到数据二分类的目的。 1：逻辑回归的假设，2：逻辑回归的损失函数，3：逻辑回归的求解方法，4：逻辑回归的目的，5:逻辑回归如何分类。这些问题是考核你对逻辑回归的基本了解。 1：逻辑回归的假设： 数据服从伯努利分布，例子：抛硬币。 2 ：逻辑回...
LR面试点
weixin_43099835的博客
10-11 192
逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 这里面其实包含了5个点 1：逻辑回归的假设，2：逻辑回归的损失函数，3：逻辑回归的求解方法，4：逻辑回归的目的，5:逻辑回归如何分类。 伯努利分布。伯努利分布有一个简单的例子是抛硬币，抛中为正面的概率是p,抛中为负面的概率是1−p. sigmoid函数 极大似然函数+伯努利 建模目标函数： 利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值（模型已定，参数未知）
SVM详解以及常见面试题
屏幕里的日与夜
06-01 1424
学习SVM的心得体会以及搜集的一些面试题SVM硬间隔SVM推导过程软间隔SVM推导过程支持向量回归SVR推导过程损失函数训练过程核函数SVM相关面试题 SVM SVM的思想是在特征空间中找到一个超平面划分不同类，并且间隔最大的超平面意味着分类置信度比较大。 硬间隔SVM 如样本是线性可分的，则使用硬间隔的SVM，每个样本都是分类正确的 推导过程 空间超平面的方程为Wx+b = 0，W为平面法向量。 点到平面的距离为 最大化间隔即为 具体取值无关，而1/W最大等价于W最大，所以问题等价于 定义拉格朗日函数
决策树详解以及常见面试题
屏幕里的日与夜
06-02 1456
学习决策树的心得体会以及搜集的一些面试题决策树训练过程最优划分属性连续和缺失值剪枝操作预剪枝后剪枝多变量决策树CART树决策树回归过程CART剪枝相关面试题 决策树 决策树是最符合人类思考模式，最容易被理解和解释的模型之一，所以在一些需要可解释性的场景下经常使用，其训练过程相比其他机器学习算法也更加通俗易懂 训练过程 初始情况下生成一个根节点，所有的数据都在这一个节点之内。 寻找一个最能区分开不同类样本的最优划分属性，按照样本在该属性上取值的不同，分配到不同的下一级的子节点上。 如果某个节点上没有了样本或
app测试常见面试题汇总
03-19
【APP测试流程详解】 APP测试流程与Web测试在基本步骤上是相似的，但考虑到移动设备的特性，APP测试有着更为复杂和细致的环节。主要包括以下七个阶段： 1. **需求分析与测试计划**：根据需求说明书，明确测试目标...
算法面试必备-----数据挖掘常见面试题
Avery123123的博客
08-06 5314
算法面试必备-----数据挖掘常见面试题算法面试必备-----数据挖掘常见面试题1. 异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法?2. 什么是数据标准化，为什么要进行数据标准化？3. 如何处理缺失值数据？4. 如何进行探索性数据分析(EDA)？5. 给定一个数据集，这个数据集有缺失值，且这些缺失值分布在离中值有 1 个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响？为什么？6. 对于不平衡数据集，有什么应对方案？7. 什么是 K-fold 交叉验证？8. 简述准确率(accuracy)、召回率(R
逻辑回归(LR)算法面试问题汇总
longshaonihaoa的博客
06-03 1792
自己救自己系列，越准备资料，越来越发现基础真的好重要，加油啊 莪只是个木得感情的搬运机器，以下内容都附有原链接地址，你不想我搬运的话，可以联系我删除好勒。 红色加粗是我见了好多次，感觉经常会考得点。 LR真的是感觉经常考，但是看完《统计学习方法》又感觉啥都没讲啊，公式超多，和其他知识又都能联系起来，感觉还是听从大佬建议，面试不要说自己精通LR吧。好好准备吧。 1、LR原理及公式推导 即：LR的假设分布形式 ->构造最大似然损失函数 -> 通过优化等方法得到最优值...
机器学习面试题之——LR问题集合
cuiy0818的博客
07-30 8107
一、LR为什么是线性模型 Logistic Regression从几率的概念构建线性回归模型。一个事件发生的几率（odds）为该事件发生的概率与不发生概率的比值，几率的取值范围为[0,+∞)，其对数的取值范围为实数域，所以，可以将对数几率作为因变量构建线性回归模型：     由此可得，即P(y=1|x,w)=p，这便是Logistic Regression采用sigmoid函数的原因，sigmo...
二、逻辑回归LR面试题总结
Anthony_hit的博客
02-21 1497
逻辑回归RL面经，常见的面试题总结
性能测试-LR-面试总结
Finsh_的博客
09-15 326
1、简述性能测试的步骤 第一步：需求分析、计划测试，设计测试用例 第二步：测试设计和开发（测试脚本录制及调试，测试场景设计） 第三步：测试执行（测试环境搭建，场景部署，场景执行，监视场景） 第四步：测试结果分析，性能问题定位，测试报告评估 2、简述使用Loadrunner的步骤 制定性能测试计划-》使用Vuser录制调试脚本VuGen-》用Loadrunner Controller设置场景-》运行场景-》监视场景by Loadrunner online runtime等-》分析测试结果 3、什么时候可以开始
面试总结——LR
08-26 4419
实际工作中，我们可能会遇到如下问题： 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。 例如：一个麻袋里有白球与黑球，但是我不知道它们之间的比例，那我就有放回的抽取10次，结果我发现我抽到了8次黑球2次白球，我要求最有可能的黑白球之间的比...
LR模型的原理和公式推导
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u013015493的博客
03-06 2万+
介绍 Logistic回归算法，名字虽带有回归，但其实是一个分类模型。 输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，直接对分类的可能性进行建模，并不是直接对分类的结果（0或者1）进行建模： 假设一个样本属于正样本的概率为p,则： LR模型是在线性回归的基础上，把特征进行线性组合，再把组合的结果通过一层sigmoid函数映射成结果是1或是0的概率。 逻辑斯蒂回归模型的特点：...
机器学习面经 - LR逻辑回归
最新发布
duyuehuang7686的博客
08-02 313
机器学习中常见的逻辑回归算法面经整理收集
机器学习LR模型，在面试中经常被问到的问题
offer快到碗里来
08-07 1万+
面试机器学习岗位或者算法岗位，经常会被问到一些机器学习算法，其中还有很多细节性的知识。在面试中接触到的LR模型是最多的，为什么？大概原因是LR在公司中用的比较多，这时你可能会问了，这个算法不是很简单吗，性能一般是比不上集成学习算法的。对的，确实是这样，但是公司做应用时不仅仅需要考虑性能，还得考虑效率，简单高效很重要。
机器学习岗位面试问题汇总 之 线性回归和LR模型
BigBigLiu
06-21 5468
线性回归基本思想：用梯度下降法对最小二乘法行社的误差函数进行优化 几个式子：（1）假设 （2）优化目标 （3）梯度下降法（包括推导+特征缩放的目的） 优缺点：实现简单，但不能拟合非线性数据LR模型概念：分类、事件发生的概率、本质上是线性回归模型（解释为什么） 几个式子：（1）假设 （2）优化目标（推导） （3）梯度下降法（推导） 优点：实现简单，分类时计算量小、速度快、存储资源要求低 缺点
数据挖掘面试题之SVM和LR的不同
hyl999的专栏
10-15 447
数据挖掘面试题之SVM和LR的不同 这道题很能考察应试者的理论与实践水平，同时，它也揭示了一个很重要的学习方法，那就是比较学习。这种方法在机器学习中尤其重要，因为有很多模型，通过比较，会迅速深化你对各个模型的认识水平。答案是我自己总结的，请指正。 1、样本点对模型的作用不同。SVM中，只有关键的样本点（支持向量）对模型结果有影响，而LR中，每一个样本点都对模型有影响。 2、损...
嵌入式面试宝典：寄存器与存储器详解
本资源是一份针对嵌入式岗位的笔试面试真题讲解文档，重点涵盖寄存器与存储器以及ARM裸机开发的相关知识点。首先，文档详细介绍了ARM处理器中的通用寄存器，如程序计数器PC、链接寄存器LR和堆栈指针SP的功能和特点。...
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