携程面试-机器学习问题求教
今天面携程的时候被问了这两个问题，求大佬指导
1. 逻辑回归在数据量特别大的时候，能不能用极大似然估计求损失函数，如果不能的话用什么方法（逻辑回归损失函数难道不都是极大似然求的吗？）
2. 类别不平衡怎么处理。我回答上下采样和调整阈值。面试官说调整阈值是为了增大少类别的训练，那还有没有别的方法可以做到这点呢，不能改变样本
#携程#
2022-02-13 03:50 已编辑 上海幻电信息科技有限公司_视频_数据分析
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颜如玉233333
University of Maryland College Park 数据分析师
楼主你的问题也太难了，感觉我这个没问多少技术，好水啊，可能我太菜，问不出个啥
quarterQ4
门头沟学院 数据分析师
第一问的话可能面试官想知道具体怎么求极大似然吧😂可以对函数直接求极值点，也可以用梯度下降法求，数据多的话还可考虑随机梯度下降或者小批量
后浪。
天津大学 算法工程师
data augmentation
起名字起的睡着了
澳门旅游学院 算法工程师
问题1或许可以改成[-1,1]的逻辑回归，如此一来样本空间就大了，不知道可不可行？
offer*+
门头沟学院 数据分析师
第二个或许可以更改损失函数的权重，但我觉得这和上采样等价呀
返航希望
浙江大学 推荐算法
1、极大对数似然法？ 2、scale_pos_weight\max_delta_step?
一定会有的
门头沟学院 算法工程师
2.如果一类样本是在太少的话，可以变成异常检测，或者是将二分类问题转化成多分类问题
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