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非代码面试题
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2410为什么正则化会抬高训练误差却降低测试误差为什么正则化让训练集拟合变差、却改善样本外 MSE，这完全可能且合理？机器学习中等essay未尝试面试订阅2411为什么在不增加信号时扩充特征反而会恶化测试误差为什么即使真实预测信号完全没变，加入大量灵活特征仍可能恶化测试误差？机器学习简单essay未尝试免费2412为什么模型优劣会随着样本量增长而翻转为什么一个简单模型会在小样本时赢过复杂模型，却在大样本时明显落后？机器学习中等essay未尝试面试订阅2413为什么 bagging 主要针对的是方差为什么 bagging 通常被描述为降方差工具，而不是降偏差工具？机器学习中等essay未尝试面试订阅2414为什么不可约噪声会封顶最佳可达测试误差为什么即使偏差和方差看起来都已经很小，模型改进仍可能停滞？机器学习困难essay未尝试面试订阅2415为什么一个稳定但有偏的模型在实务上仍可能更受青睐为什么交易台可能更偏好一个略有偏差、但行为稳定的模型，而不是一个偏差更低、却在每次重训之间剧烈波动的模型？机器学习困难essay未尝试面试订阅2416为什么学习曲线能帮助判断主导误差来源如果训练误差很低、验证误差高很多，而且随着数据增加这个差距持续缩小，这通常说明什么？机器学习简单essay未尝试免费2417为什么单看训练误差是糟糕的复杂度选择标准为什么“选择训练误差最低的模型”是一个糟糕的模型选择规则？机器学习简单essay未尝试免费2418为什么小验证集会对复杂模型反应过度为什么在验证集很小时，复杂模型之间的比较结果看起来会特别嘈杂？机器学习中等essay未尝试面试订阅2419为什么低偏差并不自动意味着更好为什么“偏差更低”本身并不足以成为偏好某个模型的充分理由？机器学习中等essay未尝试免费2420为什么部署偏好会和基准 MSE 排名不同为什么在基准数据上最小化 MSE 的模型，并不一定是最终被生产团队部署的那个模型？机器学习困难essay未尝试面试订阅2421加权平方损失下的 Bayes 最优预测 1设损失为 L(a,Y)=W(Y-a) 2，其中 W>0 在预测时可观测。什么样的预测器会最小化 E[L(a,Y)|X,W]？机器学习简单derivation未尝试免费2422两个正向预测的对数损失差某事件确实发生了（y=1）。预测 A 给出概率 0.9，预测 B 给出概率 0.7。B 的对数损失比 A 大多少？机器学习简单数值题未尝试免费2427不对称分类代价下的最优阈值一次假阴性的代价是 5，一次假阳性的代价是 1。若 p 是正类的预测概率，那么当 p 高于什么阈值时，应把样本判成正类？机器学习中等derivation未尝试面试订阅2428加权绝对损失下的常数预测需求 Y 以 0.5、0.3、0.2 的概率分别取值 0、2、5。在损失函数 3(Y-a) + + 1(a-Y) + 下，什么常数预测 a 会使期望损失最小？机器学习中等derivation未尝试面试订阅2429一组残差的总 Huber 损失使用 delta = 1 的 Huber 损失，计算残差 0.5、-1.2、3.0 的总损失。机器学习中等数值题未尝试面试订阅2430为什么加权 Brier 的 Bayes 解仍是加权均值 7对于二元变量 Y，考虑加权平方损失 alpha Y (1-q) 2 + beta (1-Y) q 2。把 Bayes 概率 q 表示成 p=P(Y=1|X) 的函数。机器学习困难derivation未尝试面试订阅2431Pseudo-Huber 的梯度 8对 pseudo-Huber 损失 ell(r)=delta 2(sqrt(1+(r/delta) 2)-1)，推导 d ell / d r。机器学习简单derivation未尝试免费2432离散目标下平方损失的 Bayes actY 以等概率取值 1、1、4、7。什么常数预测会最小化期望平方损失？机器学习简单derivation未尝试免费2433pinball 损失在拐点处的次梯度 9对 pinball 损失 rho tau(r)=tau r（当 r>=0）且 (tau-1)r（当 r<0），在 r=0 处的次梯度集合是什么？机器学习中等derivation未尝试面试订阅