ML Có Giám Sát: Hồi Quy
Hồi quy tuyến tính, Ridge, Lasso, ElasticNet, các chỉ số (MSE, RMSE, R²), overfitting, regularization
1Mục tiêu chính của hồi quy tuyến tính là gì?
Mục tiêu chính của hồi quy tuyến tính là gì?
Câu trả lời
Hồi quy tuyến tính nhằm mô hình hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (mục tiêu) và một hoặc nhiều biến độc lập (features) bằng cách tìm đường thẳng giúp tối thiểu hóa tổng bình phương sai số. Kỹ thuật này cho phép dự đoán các giá trị liên tục và là nền tảng cho nhiều thuật toán phức tạp hơn.
2Trong hồi quy tuyến tính đơn, hệ số beta (β₁) đại diện cho điều gì?
Trong hồi quy tuyến tính đơn, hệ số beta (β₁) đại diện cho điều gì?
Câu trả lời
Hệ số β₁ đại diện cho độ dốc của đường hồi quy, cho biết biến mục tiêu thay đổi bao nhiêu khi biến độc lập tăng một đơn vị. β₁ dương có nghĩa là mối quan hệ thuận, trong khi β₁ âm cho thấy mối quan hệ nghịch giữa các biến.
3Phương pháp nào được sử dụng để tìm các hệ số tối ưu trong hồi quy tuyến tính?
Phương pháp nào được sử dụng để tìm các hệ số tối ưu trong hồi quy tuyến tính?
Câu trả lời
Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) tối thiểu hóa tổng bình phương phần dư, tức là sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị dự đoán. Cách tiếp cận này cung cấp lời giải giải tích dạng đóng và là phương pháp tiêu chuẩn để ước lượng các tham số hồi quy tuyến tính.
Hệ số xác định R² đo lường điều gì trong hồi quy?
Sự khác biệt giữa MSE (Mean Squared Error) và RMSE (Root Mean Squared Error) là gì?
+21 câu hỏi phỏng vấn
Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác
Cơ bản về Python
Lập trình Hướng đối tượng Python
Cấu trúc dữ liệu Python
Kiến Thức Cơ Bản về Git
Cơ bản về SQL
Kiến thức cơ bản về NumPy
Cơ bản về Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Truy vấn nâng cao
Pandas nâng cao
Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn
Trực quan hóa tương tác với Plotly
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Có Giám Sát: Phân Loại
Cây Quyết định & Ensemble
ML Không Giám Sát
Pipeline ML & Xác thực
Chuỗi thời gian & Dự báo
Cơ Bản Về Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN và phân loại hình ảnh
RNN & Chuỗi
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps và Triển khai
Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo
Truy cập tất cả câu hỏi, flashcards, bài kiểm tra kỹ thuật, bài tập code review và mô phỏng phỏng vấn.
Bắt đầu miễn phí