LR

1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被问倒，从而减分。下面总结了一些平常我在作为面试官面试别人和被别人面试的时候，经常遇到的一些问题。 ...

一、线性模型预测一个样本的损失量 损失量：模型对样本的预测结果和该样本对应的实际结果的差距； 1）为什么会想到用 y = -log(x) 函数? （该函数称为 惩罚函数：预测结果与实际值的偏差越大，惩罚越大） y = 1（p ≥ 0.5）时，cost = -log(p)，p 越小，样本发生概率越小（最小为 0），则损失函数越大，分类预测值和实际值的偏差越大；相反，p 越大，样本发生概率越大（最大为 0.5），则损失函数越小，则预测值和实际值的偏差越小； y = 0（p ≤ 0.5）时，cost = -log(1-p)，p 越小，样本发生概率越小（最小为 0.5），则损失函数越大，分类预测值和实际值的偏差越大；相反，p 越大，样本发生概率越大（最大为 1），则损失函数越小，则预测值和实际值的偏差越小； 2）求一个样本的损失量 由于逻辑回归解决的是分类问题，而且是二分类，因此定义损失函数时也要有两类 ...

概述 GBDT的加入，是为了弥补LR难以实现特征组合的缺点。 LR LR作为一个线性模型，以概率形式输出结果，在工业上得到了十分广泛的应用。 其具有简单快速高效，结果可解释，可以分布式计算。搭配L1，L2正则，可以有很好地鲁棒性以及挑选特征的能力。 ...