算法面试之手推逻辑回归

最新推荐文章于 2024-05-02 15:17:56 发布
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博客围绕面试中手推回归回归展开，但具体内容缺失。回归回归可能涉及线性回归、逻辑回归等相关知识，在面试中手推这些回归算法能考察面试者对算法原理的理解。

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人工智能算法面试大总结-总目录
啥都生的博客
09-15 2万+
涉及秋招、春招、社招
算法工程师 面试题与解答
a362682954的博客
03-27 2532
题目来源： 作者：xfcherish 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/65323?type=0&order=0&pos=50&page=1 如果本文有什么错误，欢迎指出，感激不尽！！！ <1> 逻辑回归和线性回归对比有什么优点？ 可以用于分类任务，速度快，能容易地更新模型吸收新的数据。 <2> 逻辑回归...
手推模型之逻辑回归
feizxiang3的专栏
08-29 542
关于逻辑回归的文章有很多，但是关于前因后果逻辑和公式的推导的文章要不就是不全，要不就是错误连篇。所以在自己理清好它的清晰逻辑后，打算写出来，一是加深印象，二是供后来者参考学习。 我们都知道逻辑回归的本质是以回归的方法去解决分类问题，它是基于线性回归的。所以理解逻辑回归的前提，你要对多元线性回归有一个清晰的认识。 说到线性回归，它的模型输出是连续的，可以笼统上认为是实数集，即 负无穷到正无...
手推（一）逻辑回归（Logistic Regression）
jone5679的博客
06-04 564
本文包含 逻辑回归的详尽公式推导。从似然函数=》对数似然=》梯度下降 本文不包含 为什么这么求解。详见机器学习百试不爽（一）逻辑回归 参考 https://tech.meituan.com/2015/05/08/intro-to-logistic-regression.html https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/20...
机器学习之逻辑回归(手推公式版)
夏小悠的博客
05-06 1694
本篇博文主要介绍了机器学习里面的逻辑回归，并给出了相关的计算过程，最后使用主流的机器学习库sklearn来实现逻辑回归。机器学习(手推公式版)系列持续更新中...
手推逻辑回归--面试前拯救一下
weixin_33824363的博客
02-28 717
一些基本概念 LogisticRegression，逻辑回归。虽然其名称中含有回归二字，但其是一种非线性分类模型。逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射，是非线性模型，但其本质上又是一个线性回归模型。其仅仅是在线性分类之外套了一层sigmoid映射，所以在sigmoid约束后的样本空间内，LR的分割超平面是线性的。所以LR 本质是一个线性分类模型。 这里我们需要注意一下：很多博客将逻辑回归只写...
手推 逻辑回归（logistic regression）
IT路上的学步者
08-15 848
logistic 回归 #TOC 一、构造hypothesis假设函数 Logistic Regression 可以看做是一个 线性回归（Linear Regression） 经过一个sigmod激活函数 的结果。 线性回归方程：$ \theta_0 + \theta_1x_1+ \theta_2x_2+…+ \theta_n*n_n = \theta^T * x$ sigmoid函数：g(z)=...
算法面试八股文『 基础知识篇 』
SG_teresa's blog
01-31 3797
个人整理的算法面试基础知识八股文，内容较详细。
这份GitHub万星的机器学习算法面试大全请收下_algorithm_interview_notes-chinese
2401_84140302的博客
05-02 962
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
数据挖掘知识点串烧：逻辑回归
木东居士
08-26 415
数据挖掘知识点串烧：逻辑回归本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。关于作者：DD-Kylin，一名喜欢编程与机器学习的统计学学生，勤学好问，乐于钻研，期待跟大家...
手推板，逻辑回归，softmax
09-08
清晰版，自己手推，总结的，希望可以帮助别人
机器学习面试算法总结 手写
04-22
在自己学习过程中，详细整理了数据挖掘领域常用的算法模型的数学推导，及其关键代码，可供面试前参阅
机器学习--手推逻辑回归
weixin_41733815的博客
05-25 362
机器学习–逻辑回归
机器学习复习5-逻辑回归 及 手推 全网最强大厂面试级深度的知识点整理
Xu_Wave
03-03 669
机器学习复习5-逻辑回归 及 手推 全网最强大厂面试级深度的知识点整理
手推机器学习--逻辑回归
刘宏宇的博客
06-27 416
参考资料：吴恩达深度学习五门课的第一部分、新编概率论与数理统计-夏宁茂
三十四、手推逻辑回归
ly_1995_01的博客
04-19 255
三十四、逻辑回归 由于本人喜欢在纸上手推原理，所以附上照片，欢迎提出建议
【逻辑回归手推，从kaggle学习】
weixin_46180132的博客
05-19 501
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import pandas as pd from tqdm import tqdm sc = MinMaxScaler() def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def forward_propagation(w, b, x_t
逻辑回归
FaaronZheng的专栏
09-29 866
逻辑回归解决的其实是一个两类分类问题。 假设这个问题满足伯努利分布。
BP算法手推
m0_67877471的博客
05-14 256
什么是神经元？细胞体、树突、轴突，树突由细胞体拓展而成，树突接受信息，轴突传递信息。 M-P神经元 感知机 手推后向传播算法： 变量说明： 均方误差前面加1/2是为了方便后面求导； 然后使用链式法则进行展开： 因为j等于whj * bh，即权重乘上隐藏层的输出 右边的式子是对βj求偏导，而分子yjk等于f(βj-j)，所以相当于是直接求导，写作()，左边就直接求偏导即可。 ...
计算机视觉算法面试应该准备什么
最新发布
03-19
<think>好的，用户想了解计算机视觉算法面试需要准备的知识点。我需要根据提供的引用内容来整理这些知识点。首先，看一下用户提供的四个引用： 引用[1]提到了计算机视觉算法面试必备知识点，包括深度学习的基础如CNN、RNN、GAN，以及图像处理和目标检测模型如YOLO、Faster R-CNN。还有模型优化方法如剪枝、量化。 引用[2]涉及语义分割技术，比如U-Net，以及3D视觉相关内容，可能包括点云处理、立体匹配等。 引用[3]总结了图像算法工程师的问题，包括卷积层计算、反卷积、感受野计算，还有GAN的原理。这里需要注意网络结构的推导方法，比如反推特征图尺寸。 引用[4]列出了常见的面试题，比如Dropout、过拟合、正则化、各种机器学习算法的比较，以及样本不均衡处理。 接下来，我需要把这些信息分门别类，确保覆盖主要领域。可能的结构是：基础概念、核心算法、模型优化、应用场景、面试常见问题。每个部分下再细分，比如基础里有深度学习和传统图像处理；核心算法包括目标检测、分割、3D视觉等；模型优化涉及剪枝、量化；应用场景可能包括自动驾驶、医疗影像；常见问题则整理高频题目。 同时要注意用户的示例中使用了代码块，所以在可能的地方加入相关代码示例，比如卷积计算或数据增强的代码。此外，数学公式需要用正确的LaTeX格式，比如卷积操作中的参数计算，或者损失函数的表达式。 还需要检查是否有遗漏的知识点，比如引用[3]提到的感受野计算和反卷积操作，这些需要详细说明。另外，引用[4]中的正则化方法、模型比较问题也要涵盖进去。 在生成相关问题的时候，要针对每个主要知识点提问，例如目标检测模型的比较、过拟合的解决方法、GAN的原理等，确保问题覆盖用户可能关心的方向。 最后，确保回答符合用户的要求：结构清晰、真实可靠，引用正确，并且正确应用了LaTeX格式的数学公式和代码块。可能还需要注意语言流畅，避免技术性错误，比如卷积层输出尺寸的计算公式是否正确。</think>### 计算机视觉算法面试知识点总结 #### 1. **基础概念与数学工具** - **卷积神经网络（CNN）**：核心组件包括卷积层、池化层、激活函数（ReLU）。 - 卷积层参数计算：假设输入尺寸为$H \times W$，卷积核大小为$k \times k$，步长为$s$，填充为$p$，则输出尺寸为： $$ H' = \left\lfloor \frac{H + 2p - k}{s} + 1 \right\rfloor, \quad W' = \left\lfloor \frac{W + 2p - k}{s} + 1 \right\rfloor $$ - 代码示例（卷积操作）： ```python import torch.nn as nn conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ``` - **传统图像处理**：边缘检测（Sobel、Canny）、直方图均衡化、图像滤波（高斯滤波）[^1]。 #### 2. **核心算法与模型** - **目标检测**： - *两阶段模型*：Faster R-CNN（Region Proposal Network + RoI Pooling） - *单阶段模型*：YOLO系列（将检测视为回归问题，速度快）、SSD（多尺度特征图预测）[^1] - 评价指标：mAP（mean Average Precision）、IoU（Intersection over Union） - **语义分割**： - U-Net（对称编码器-解码器结构，跳跃连接保留细节）[^2] - DeepLab系列（空洞卷积扩大感受野，CRF后处理） - **生成对抗网络（GAN）**：生成器与判别器对抗训练，损失函数设计为： $$ \min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{\text{data}}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z}[\log(1 - D(G(z)))] $$ 应用场景包括图像超分辨率、风格迁移[^3]。 #### 3. **模型优化与部署** - **轻量化方法**： - 网络剪枝（移除冗余参数） - 量化（FP32→INT8，降低计算资源需求） - 知识蒸馏（用大模型指导小模型训练） - **过拟合应对**： - Dropout原理：训练时随机屏蔽神经元，测试时加权平均[^4] - 正则化：L1（稀疏性）、L2（权重衰减） #### 4. **3D视觉与前沿技术** - **3D点云处理**：PointNet（直接处理无序点云）、体素化方法 - **立体匹配**：视差图计算（SGM算法） - **Transformer应用**：ViT（图像分块输入，自注意力机制替代卷积） #### 5. **面试高频问题** - **手推公式**：卷积输出尺寸、感受野计算（逐层反推） - **算法对比**： - SVM vs 逻辑回归（间隔最大化 vs 概率输出） - XGBoost vs GBDT（显式正则项、二阶导数优化） - **实际场景**：样本不均衡如何处理？（重采样、Focal Loss） ---
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