机器学习面试题与解析2
面试高频题11：
题目：L1、L2的原理？两者区别？
答案解析：
原理：
L1正则是基于L1范数和项，即参数的绝对值和参数的积项；L2正则是基于L2范数，即在目标函数后面加上参数的平方和与参数的积项。
区别：
1.鲁棒性：L1对异常点不敏感，L2对异常点有放大效果。
2.稳定性：对于新数据的调整，L1变动很大，L2整体变动不大。
答案解析
数据分析只需要简单知道原理和区别就行，公式推导不需要，面试过程中也不会出现。
面试高频题12：
题目：boosting 和 bagging的区别
答案解析：
boosting：训练基分类器时采用串行的方法，各个基分类器有依赖，每一层训练时，对前一层分错的样本给与更高的权重，测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。 bagging：集体决策，分而治之。基分类器最好是本身，对样本分布较为敏感。
面试高频题13：
题目：逻辑回归和xgboost有什么区别
答案解析：
逻辑回归：假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到数据二分类的目的。 xgboost：通过boosting的思想，由一堆cart树，将每棵树的预测值加在一起就得到了最后的预测值。 1.从模型的角度上来说，两者本质都是监督学习，但是LR是线性模型，XGB是非线性模型。 2.从策略的角度上来说，LR本质是分类器算法，XGB本质是回归算法。 3.从使用的角度上来说，XGB的Loss比较复杂，参数比较多，但是可以支持自定义Loss，会自动求一阶和二阶导数，也就是说其实是一个残差学习框架，应用于适用感知器准则的任何框架。 4.从特征的角度上来说，LR不具备特征筛选的能力，它假设特征之间是相互独立的，只具有线性分界面。 说明定义+从2-3个角度上说一下两者的区别。
面试高频题14：
题目：有关机器学习random forest 和xgboost的区别
答案解析：
RF：采用Bootstrap的随机有放回的抽样，抽样出N份数据集，训练出N个决策树。然后根据N个决策树输出的结果决定最终结果。 xgboost：通过boosting的思想，由一堆cart树，将每棵树的预测值加在一起就得到了最后的预测值。 RF属于集成学习Bagging，而XGB属于集成学习Boosting。 RF是通过减少模型方差提高性能；XGB是通过减少模型偏差提高性能。 对于最终的输出结果而言，RF采用多数投票等；而XGB则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来。
面试高频题15：
题目：xgboost的优点
答案解析：
1.利用了损失函数的二阶导数，使得最终值逼近真实值。 2.ou
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