机器学习面试题目

1、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化？ 解析： 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： a. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； b. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展； c. 离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特

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