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雷达卡
2020/01/07
《百面机器学习-算法工程师带你去面试》读书笔记
《No.7: p48~p60》第三章 经典算法
Q25 空间上线性可分的两个点，分别向SVM分类的超平面上做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗?
从SVM直观推导和凸优化理论两个角度可推导，在超平面上的投影是线性不可分的。
Q26 是否存在一组参数使SVM训练误差为0?
可透过证明得到存在一组参数可使SVM训练误差为0
Q27 训练误差为0的SVM’’分类器一定存在吗?
经过证明训练误差为0的SVM分类器存在
Q28 加入松弛变量的SVM的训练误差可以为0吗?
使用SMO算法（Sequential minimal optimization）训练的线性分类器并不能一定得到训练误差为0的模型，因为优化目标改变了，并不再是使训练误差最小。
Q29 逻辑回归与线性回归有何异同?
1 相异点:
1.1 逻辑回归处理”分类问题”、”因变量是离算的”、”广义线性模型下，因变量y服从二元分布”
1.2 ；线性回归处理”回归问题”、”因变量是连续的”、”因变量y服从正态分布”。
2 相同点
2.1 都使用极大似然估计法建模。
2.2 两者求解超参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。
Q30 逻辑回归处理多标签的分类问题时，有哪些做法，分别用在哪些场景，它们之间有何关系?
1. 若一个样本只对应一个标签，则可假设每个样本属于不同标签的概率服从几何分布，使用多项逻辑回归(Softmax Regression)来进行分类。
2. 当样本可能属于多个标签时，可训练k个二分类的逻辑回归分类器。这样可解决每个样本可能拥有多个标签的情况。
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