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迎访问备案网站管理系统,广州 网站定制,上海外贸总公司是做什么的,合肥建设局网站面试官#xff1a;你了解线性回归吗#xff1f;它的损失函数是什么#xff1f; 看到这个问题你是不是不屑于回答#xff0c;因为线性回归是机器学习里最基础的模型之一#xff0c;但你现在想一下真的能很好的回答这个问题吗#xff0c;很多同学面对面试官问得很基础的问…面试官你了解线性回归吗它的损失函数是什么看到这个问题你是不是不屑于回答因为线性回归是机器学习里最基础的模型之一但你现在想一下真的能很好的回答这个问题吗很多同学面对面试官问得很基础的问题时容易答得断断续续甚至说错公式。我想借这个问题和大家分享一下我是怎么理解线性回归的以及它的损失函数到底是啥。所有相关源码示例、流程图、面试八股、模型配置与知识库构建技巧我也将持续更新在GithubAIHub欢迎关注收藏一、线性回归到底是什么简单说线性回归就是想找到一条直线把我们的数据“贴”上去让这条直线尽可能靠近所有样本点。用数学语言来说我们有一组数据线性回归就是想找一个函数 ywxb这里 w 是权重b 是偏置。模型预测的值尽可能接近真实值 y。其实线性回归就是拟合一条最优直线最小化预测值和真实值的差距。二、损失函数是什么接下来面试官追问“那它的损失函数是什么呢”这其实就是衡量“差距”的指标了。线性回归最经典的损失函数是均方误差Mean Squared Error, MSE为什么是平方这里有两个原因放大偏差如果某个样本预测偏差特别大平方可以让模型更关注这个错误。连续可导平方函数可导这对我们用梯度下降优化参数 (w, b) 非常重要。MSE 的平方项也有个副作用就是对异常值比较敏感如果数据里有离群点MSE 会被拉偏。这个在回答的时候可以顺便提一下显得你对模型有更深入的理解。三、线性回归的训练过程知道了损失函数下一步就是训练。训练的目标很简单找到 w 和 b)使得 MSE 最小。梯度下降法通过对 w 和 b 求偏导沿着梯度的反方向更新参数。解析解如果是小规模数据也可以用最小二乘法直接算出 w 和 b。这里一定要强调一下梯度下降因为很多公司面试问到基础问题其实就是想看你能不能把理论和实际训练联系起来而不是只会背公式。回答这个问题的时候可以按照以下的模板先讲概念拟合一条直线最小化预测值和真实值的差距。讲公式MSE强调平方的原因。讲训练方法梯度下降或者解析解顺便提一两个细节显示理解。线性回归看起来很基础但它是理解更复杂模型的基石。只要你把基础问题答到位面试官会觉得你扎实同时也能顺利过渡到更高级问题。关于深度学习和大模型相关的知识和前沿技术更新请关注公众号aicoting