编写一个简单的线性回归模型（面试题200合集，高频、关键）

最新推荐文章于 2025-08-05 19:55:44 发布
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分类专栏： 算法工程师宝典（面试，学习最新技术必备） 文章标签： 线性回归 机器学习 算法 人工智能
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简单线性回归模型详解 (面试题200合集，高频、关键)

线性回归是统计学和机器学习领域中一种基础且重要的预测模型。它试图找到一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的线性关系。简单线性回归特指只有一个自变量的情况。由于其简单性、易于解释和广泛的应用性，简单线性回归模型是技术面试中的常客。本文将深入探讨简单线性回归模型的理论基础、实现方法、实例应用以及面试中常见的追问点。

一、简单线性回归模型概述

简单线性回归模型旨在描述因变量 YYY 和自变量 XX

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编写一个 RNN 的前向传播（面试题200合集，中高频、关键）
qq_38334677的博客
05-12 590
简单RNN（Simple RNN），也称为Elman RNN，是RNN家族中最基础的结构。通过深入理解这些追问点，你不仅能展示出对RNN前向传播的掌握，更能体现出对RNN整体工作原理、优缺点以及实际应用的全面认识。在处理序列数据时，当前时间步的输出不仅依赖于当前时间步的输入，还依赖于前一个时间步的隐藏状态。假设我们正在处理一个序列，每个时间步的输入是一个3维向量，我们希望RNN的隐藏层维度为4，输出是一个2维向量。让我们创建一个简单RNN的实例，并用一个序列数据进行前向传播。这个公式是RNN的核心。
编写一个反向传播的示例（面试题200合集，中高频、关键）
qq_38334677的博客
05-12 753
反向传播（Backpropagation，简称BP）算法是现代神经网络训练的核心，理解其原理和实现对于掌握深度学习至关重要。它通过链式法则高效计算损失函数关于网络参数的梯度，从而指导网络权重的更新。本文将深入浅出地解释反向传播的原理，提供一个简洁的Python代码示例，并通过数值计算步骤进行演示，最后总结面试中常见的相关追问点。想象一个多层工厂流水线，每个工位（神经元）对输入（前一层的输出）进行加工（加权求和与激活函数），最终产出成品（网络预测）。如果成品与期望（真实标签）有差异（损失），我们需要知道每个工
Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术
2401_85325519的博客
07-18 1193
Python 是一种强大的编程语言，特别适合处理和分析大数据，广泛应用于各种科学计算中。Python有很多库可以方便地实现各种高级功能，例如：NumPy, Pandas, Matplotlib等。PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch。它主要由 Facebook 的 AI 研究团队开发，用于实现深度学习算法。PyTorch 以张量为基本数据结构，可以在GPU或CPU上进行计算。具有动态定义计算图的特性，使得 PyTorch 在编写和调试模型方面更具优势。
必备收藏！大模型高频面试题汇总及答案解析
m0_65555479的博客
08-09 1566
在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的 intrinsic rank。训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵A与升维矩阵B。而模型的输入输出维度不变，输出时将BA与PLM的参数叠加。用随机高斯分布初始化A ，用0矩阵初始化B，保证训练的开始此旁路矩阵依然是 0 矩阵。
【面试通关秘籍】机器学习&深度学习高频面试题全汇总，大模型面试必备！
m0_63171455的博客
06-30 1712
这篇摘要总结了机器学习面试中的关键知识点，涵盖基础知识、算法原理、模型评估和工程实践四大类。主要内容包括：机器学习核心概念（监督/无监督学习、过拟合/欠拟合）、常用算法（线性回归、SVM、决策树等）、评估指标（ROC曲线、AUC值）以及数据处理技巧（特征工程、不平衡数据）。文章还提供了70道高频面试题及答案解析，帮助求职者系统准备技术面试，适合机器学习从业者和应聘者参考学习。
100道高频大模型面试题，看我是如何手撕面试官 脚踢hr
2401_84494441的博客
08-16 1623
提供一百道面试题并保证每一道题目的详细解答达到一千字是不太现实的，因为这将会是一个非常庞大的文档。不过，我可以为你提供一系列精心挑选的大模型相关面试题目，并简要说明每个问题的重点和考察方向，这样可以帮助你准备面试。大模型面试题集总结以上这些面试题目涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面，对于准备大模型相关职位的面试非常有帮助。建议在准备过程中，不仅要熟悉这些问题的答案，还要尝试自己动手实践，这样才能真正掌握所学知识。希望这份面试题集能帮助你在面试中脱颖而出！
大模型常见面试题汇总（含答案），非常详细收藏我这一篇就够了
2401_85375151的博客
10-07 1627
LangChain是一个用于构建和运行大型语言模型应用的开源框架。它提供了一套工具和组件，帮助开发者将大型语言模型（如 GPT-3）与其他工具和API结合，以完成更复杂的任务。1、LangChain包含哪些核心概念?Components:可重用的模块，例如API调用、数据库查询等。Chains:将多个Components链接在一起以完成特定任务的流程。Prompt Templates: 用于指导语言模型生成输出的文本模板。Output Parsers:解析语言模型输出的工具。
NLP高频面试题（五十）——大模型（LLMs）分词（Tokenizer）详解
WeLearnNLP
04-22 1809
综上所述，我们深入探讨了当前主流的大模型分词器算法：BPE、WordPiece 和 Unigram。基于频率贪心合并，高效简单，在各领域广泛应用，是子词分词的开创者之一。引入了概率最大化准则，选择合并更加稳健，被BERT等模型采用。采用生成模型视角，全局优化词表，能提供概率和多样性，是一种更复杂但功能更强大的方法。在优缺点方面，BPE 胜在实现容易、速度快且效果已被证明足够好；WordPiece 对细节概率分布更敏感，在极大语料上略有优势。
AI产品经理面试高频19题及答案
2401_84204207的博客
10-15 1652
大语言模型：是通过大规模数据集训练的深度学习模型，能够理解和生成自然语言文本。LLM依赖于神经网络架构，通常具有数亿到数千亿参数，具备强大的语言理解和生成能力。代表模型 ：如OpenAI的GPT-3、GPT-4，Google的BERT、T5等。
快速了解机器学习
wzdzgdf的博客
08-02 1012
机器学习是人工智能（AI）的核心分支，它让计算机能够通过数据 “自主学习” 并改进，而无需被明确编程。简单来说，机器学习的目标是构建能从经验（数据）中学习规律的模型，使其在新数据上做出准确预测或决策。
17day-人工智能-机器学习-分类算法-KNN
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08-05 765
knn算法全名叫做k-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），看到名字是不是能想到是算距离的，第一个k是指超参数的意思，就是可以认为设置的意思，这里是指最近的k个样本。
机器学习第三课之逻辑回归（二）LogisticRegression
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08-01 1422
本文介绍了逻辑回归模型的分类评估方法和正则化技术。主要内容包括：1）混淆矩阵中的TP、FP、FN、TN概念及准确率、精确率、召回率、F1-score等评估指标；2）正则化惩罚项（L1/L2）的作用原理及其对模型过拟合的调节；3）欠拟合和过拟合的原因及解决方法；4）K折交叉验证的原理和实现方法，用于模型调参；5）通过信用卡欺诈检测案例，演示如何使用交叉验证选择最优正则化参数C值，提升模型在召回率指标上的表现。文章结合理论解释和Python代码实现，帮助读者掌握逻辑回归模型评估与优化的关键方法。
译|Netflix 数据平台运营中基于机器学习自动修复系统
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08-02 779
译|Netflix 数据平台运营中基于机器学习自动修复系统
python学智能算法（二十九）|SVM-拉格朗日函数求解中-KKT条件理解
专注python+工程实践的热心婶子
07-31 683
本文介绍了KKT条件在带约束优化问题中的应用原理。通过"力的平衡"类比，阐释了KKT五大规则：目标函数梯度与约束梯度加权和平衡（拉格朗日乘子权重）；不等式约束条件的边界限制；拉格朗日乘子非负性保证方向正确；互补松弛性确保未激活约束不影响；等式约束严格成立。这些条件共同判断优化问题中既满足约束又无法改进的局部最优解。文章以直观的物理类比帮助理解数学优化条件，为后续应用奠定理论基础。
《零基础入门AI：传统机器学习进阶（从拟合概念到K-Means算法）》
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m0_75034893的博客
08-05 958
本文详细介绍了欠拟合与过拟合问题及其解决方案，特别是正则化技术。然后深入讲解了两种正则化线性回归——岭回归和拉索回归，包括它们的数学原理和实际应用。接着介绍了逻辑回归这一重要的分类算法，最后探讨了无监督学习中的K-means聚类算法。这些算法构成了传统机器学习的基础知识体系，理解它们的原理和适用场景对于构建有效的机器学习模型至关重要。在实际应用中，通常需要根据具体问题和数据特点选择合适的算法，并通过交叉验证等方法调优参数。
机器学习：开启智能时代的钥匙
2302_76568160的博客
08-01 567
简单来说，机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下自主学习和改进。传统的编程模式中，程序员需要编写详细的指令，告诉计算机每一步该做什么；而机器学习则颠覆了这种模式，它通过设计算法，让计算机从数据中自主发现规律，进而实现对未知事件的预测或决策。打个比方，假设我们要让计算机识别图片中的猫。
机器学习（8）：线性回归
2401_83189603的博客
08-04 764
本文介绍了线性回归的基本概念及应用。主要内容包括：1）回归分析的定义，区分标称型和连续性数据；2）线性回归原理及示例说明，通过拟合直线描述变量间关系；3）损失函数和均方差的概念；4）多参数回归中权重计算的方法；5）最小二乘法的应用；6）Python中sklearn库的LinearRegression API使用示例，包括参数设置、模型训练和预测实现。文章通过植物生长高度预测的实例，展示了如何利用线性回归建立数学模型解决实际问题。
机器学习sklearn：处理缺失值
weixin_46407807的博客
08-01 231
摘要：本文介绍了使用Scikit-learn的SimpleImputer处理泰坦尼克号数据缺失值的方法。首先导入数据并检查缺失情况，然后针对Age列分别演示了均值、中位数和0值填补策略，最终选择中位数填补。对于Embarked列则采用众数填补。此外还展示了使用Pandas直接填充中位数的方法。全文通过具体代码示例展示了数据预处理的关键步骤，包括数据读取、缺失值识别和三种不同的填补策略应用。文末附有完整的原始数据集供参考。
机器学习消融实验：方法论演进、跨领域应用与前沿趋势
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-02 1023
消融实验（Ablation Study）是一种系统性移除或修改模型关键组件以评估其对整体性能贡献的实验方法论。其术语源于神经科学和实验心理学（20世纪60-70年代），指通过切除动物脑区研究行为变化的实验范式。2014年，Girshick等人在目标检测领域首次系统引入该方法，在R-CNN模型中移除了全连接层和SVM分类器等组件，发现仅移除全连接层即可保持95%的检测精度，揭示了CNN特征提取的核心作用，奠定了现代消融实验的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。
高频测试面试题10道
05-17
### 高频软件测试面试题 以下是十道常见的软件测试或质量保证领域的高频面试题及其解析： #### 1. **什么是软件测试？其主要目标是什么？** 软件测试是一种验证和确认的过程，用于检查产品是否满足业务需求并发现...
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