那关于逻辑回归，我们应该掌握什么，才能赢得面试官的认可呢？下面是自查清单，准备面试前可以一一 review 下。

💡 Cheat Sheet

1. 逻辑回归公式

2. sigmoid 函数形式

   1. softmax 函数形式

3. 损失函数

   1. 如何从最大似然角度解释损失函数

   2. 目标 y 服从什么分布

4. 梯度下降

   1. 一般梯度下降（batch）

   2. 随机梯度下降

   3. mini-batch 梯度下降

5. 如何解决过拟合

   1. 正则函数

   2. 重点 l1 正则和 l2 正则的区别

      1. 大部分同学都见过下面这个经典图，但这里需要说明白图是怎么画出来的（hint: 有约束的最优化问题，拉格朗日乘子法）
      2. 【进阶】从贝叶斯角度解读 l1 正则和 l2 正则，说明两个正则的先验分布的不同
      3. 【进阶】写出 l1，l2 正则的解析解

1. 还有哪些其他正则形式

💡 最后总结一下，逻辑回归中关于正则项的问题是相对来说比较重要的，一定要好好准备。

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