一、简介当涉及到降维和特征提取时，PCA、LDA和SVD是三种常用的线性代数和机器学习算法。它们在不同的应用场景下有着各自的优势和用途，也是面试中常问的一些基础知识。一句话总结：PCA是一种无监督降维算法，通过保留数据的主要信息来减少特征维度。LDA是一种有监督降维算法，着重于最大化类别之间的可分性。SVD是一种数学分解技术，常用于矩阵分解和数据压缩。二、面经1、请介绍一下PCA？2、PCA的主要步骤是什么？3、PCA的优缺点是什么？4、请推导一下PCA？5、请推导一下SVD，SVD是如何做矩阵分解的？6、SVD和PCA的关系是怎么样的？7、请介绍一下LDA以及LDA的一般步骤？8、LDA的优...

一、简介XGBoost（Extreme Gradient Boosting）和LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）都是梯度提升树（Gradient Boosting Trees）的变种，用于解决各种机器学习问题，如分类、回归和排名。它们都基于集成学习的思想，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。作为机器学习经典的算法，常用来解决各种分类、CTR预估等问题，在各大公司的业务场景也有着广泛的使用。二、面经1、XGBOOST的思想是什么？2、XGBOOST如何寻找最优特征，是有放回还是无放回？3、XGBOOST中使用了并行化计算，...

一、简介支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习中常用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。SVM 的基本思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现数据的分类。这个最优超平面的选择是通过最大化数据点与超平面之间的间隔来完成的，这个间隔被称为“边界”或“支持向量”。二、面经1、请简单介绍一下什么是svm，一般用于解决什么问题？2、请介绍一下什么是SVM的硬间隔和软间隔？3、SVM硬间隔的目标函数是什么，请结合公式解释？4、SVM为什么采用间隔最大化，它与我们熟知的感知机有什么区别？5、SVM中对偶的目的？6、请介绍SMO算法的思想？7、SVM中核...

一、简介LR（Logistic Regression，逻辑回归）虽然名字中带有"回归"，但实际上是一种用于分类问题的统计学习方法，而不是传统的回归问题。它是一种广泛应用于机器学习和统计分析的算法，特别适用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。LR的基本思想是，通过一个线性函数的组合，将特征和类别之间的关系建模为一个概率。然后，通过一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）将这个概率转化为一个落在0到1之间的数，表示某样本属于某一类别的概率。在训练过程中，LR会调整模型参数，使得模型预测的概率与实际类别标签尽可能一致。二、面经1、写一下LR的公式，它的损失函数是什么，推导一下？...

字符串，条件语句，循环语句

第一天，加油，奥利给！