好记忆的机器学习面试--线性回归

1.什么是线性回归

• 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫作线性。
• 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫作非线性。
• 回归：人们在测量事物的时候由于客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了可以获得真实值，无限次的进行测量，最后经过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。

2. 可以解决什么样的问题

对大量的观测数据进行处理，从而获得比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就能够模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是经过已知的数据获得未知的结果。例如：对房价的预测、判断信用评价、电影票房预估等。

3. 通常表达式是什么

w叫作x的系数，b叫作偏置项。

4. 如何计算

4.1 Loss Function--MSE

利用梯度降低法找到最小值点，也就是最小偏差，最后把 w 和 b 给求出来。

5. 过拟合、欠拟合如何解决

使用正则化项，也就是给loss function加上一个参数项，正则化项有L1正则化、L2正则化、ElasticNet。加入这个正则化项好处：

• 控制参数幅度，不让模型“没法无天”。
• 限制参数搜索空间
• 解决欠拟合与过拟合的问题。

5.1 什么是L2正则化(岭回归)

方程：

J0表示上面的 loss function ，在loss function的基础上加入w参数的平方和乘以lambda，假设：

回忆之前学过的单位元的方程：

正和L2正则化项同样，此时咱们的任务变成在L约束下求出J取最小值的解。求解J0的过程能够画出等值线。同时L2正则化的函数L也能够在w1w2的二维平面上画出来。以下图：

L表示为图中的黑色圆形，随着梯度降低法的不断逼近，与圆第一次产生交点，而这个交点很难出如今坐标轴上。这就说明了L2正则化不容易获得稀疏矩阵，同时为了求出损失函数的最小值，使得w1和w2无限接近于0，达到防止过拟合的问题。

5.2 什么场景下用L2正则化

只要数据线性相关，用LinearRegression拟合的不是很好，须要正则化，能够考虑使用岭回归(L2), 如何输入特征的维度很高,并且是稀疏线性关系的话， 岭回归就不太合适,考虑使用Lasso回归。

5.3 什么是L1正则化(Lasso回归)

L1正则化与L2正则化的区别在于惩罚项的不一样：

求解J0的过程能够画出等值线。同时L1正则化的函数也能够在w1w2的二维平面上画出来。以下图：

惩罚项表示为图中的黑色棱形，随着梯度降低法的不断逼近，与棱形第一次产生交点，而这个交点很容易出如今坐标轴上。这就说明了L1正则化容易获得稀疏矩阵。

5.4 什么场景下使用L1正则化

L1正则化(Lasso回归)可使得一些特征的系数变小,甚至还使一些绝对值较小的系数直接变为0，从而加强模型的泛化能力 。对于高的特征数据,尤为是线性关系是稀疏的，就采用L1正则化(Lasso回归),或者是要在一堆特征里面找出主要的特征，那么L1正则化(Lasso回归)更是首选了。

5.5 什么是ElasticNet回归

ElasticNet综合了L1正则化项和L2正则化项，如下是它的公式：

5.6 ElasticNet回归的使用场景

ElasticNet在咱们发现用Lasso回归太过(太多特征被稀疏为0),而岭回归也正则化的不够(回归系数衰减太慢)的时候，能够考虑使用ElasticNet回归来综合，获得比较好的结果。

6. 线性回归要求因变量服从正态分布？

咱们假设线性回归的噪声服从均值为0的正态分布。 当噪声符合正态分布N(0,delta^2)时，因变量则符合正态分布N(ax(i)+b,delta^2)，其中预测函数y=ax(i)+b。这个结论能够由正态分布的几率密度函数获得。也就是说当噪声符合正态分布时，其因变量必然也符合正态分布。

在用线性回归模型拟合数据以前，首先要求数据应符合或近似符合正态分布，不然获得的拟合函数不正确。

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