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非代码面试题
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4285Ward linkage 的第一步 20簇 A 的大小是 3、均值是 0；簇 B 的大小是 1、均值是 2；簇 C 的大小是 1、均值是 5。采用 Ward linkage 时，A-B 和 B-C 哪一对会先合并？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4286非凸簇加噪声先试什么 21如果你预期数据里是弯月形这类非凸簇，而且还混有一些噪声点，通常会先试 k-means 还是 DBSCAN？为什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4287为什么尺度失衡会伤害 k-means 22为什么当某个特征的尺度明显大于其他特征时，k-means 往往会表现很差？机器学习中等essay未尝试面试订阅4288为什么 silhouette 可能偏向更小的 k 23为什么即使更大的 k 能继续降低 SSE，silhouette score 也可能仍然偏向更小的 k？机器学习中等essay未尝试面试订阅4289为什么直接聚类价格水平会误导 24为什么把股票的原始价格水平直接拿来聚类，往往不如聚类标准化后的收益或特征更合理？机器学习中等essay未尝试面试订阅4290为什么随机种子会影响聚类结果 25为什么即使数据集不变，聚类结果也可能会随着随机种子的不同而变化很大？机器学习中等essay未尝试面试订阅4291反向 dropout 保留时的激活值 1某个隐藏单元在 dropout 之前的激活值为 3.2。现在使用 keep probability 为 0.8 的 inverted dropout。如果这次训练中该单元被保留，那么 dropout 之后向前传递的值是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4292标签平滑目标向量 2一个 4 分类器使用标签平滑，epsilon = 0.2，并且把 epsilon 均匀分配到全部 4 个类别上，包括真实类别。如果正确类别是第 3 类，训练时使用的平滑目标向量是什么？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4293解耦权重衰减一步更新 3某个参数当前取值 w = 2.0，梯度 g = 0.3。采用解耦权重衰减更新公式 w new = (1 - eta*lambda) w - eta*g，其中 eta = 0.1、lambda = 0.05。一步更新后的参数是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4294max-norm 裁剪后的权重 4某层的权重向量为 w = (3, 4)，其范数为 5。现在使用上限 c = 4 的 max-norm 正则，并在范数超标时按比例缩放。裁剪后保存的向量是什么？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4295L1 软阈值收缩 5某个优化器使用 proximal L1 收缩步骤 sign(w)*max(|w| - tau, 0)。如果更新前的权重是 w = 0.7，tau = 0.2，那么收缩后的权重是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4296权重衰减增强后的额外收缩 6保持 eta = 0.1、梯度 g = 0.3、当前权重 w = 2.0 不变。若在解耦更新 w new = (1 - eta*lambda)w - eta*g 中，把 lambda 从 0.05 提高到 0.10，那么相对于旧 lambda 情形，更新后权重会再下降多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4297标准 dropout 的期望激活变化 7某个单元在标准 dropout 之前的激活值为 2.0，也就是说被丢弃时输出 0，被保留时输出仍为 2.0。如果 keep probability 从 0.8 降到 0.5，那么 dropout 后的期望激活会变成多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4298标签平滑加重后的真实类目标变化 8一个 5 分类模型把 epsilon 均匀分配到全部类别上做标签平滑。如果 epsilon 从 0.1 提高到 0.3，那么真实类别对应的目标值会变化多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4300L1 阈值加大后的输出 10某个 proximal L1 步骤使用 sign(w)*max(|w| - tau, 0)。若更新前的权重是 0.6，当 tau 从 0.2 提高到 0.5 时，新的输出是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4301mixup 标签混合 11在一个 4 分类问题里，mixup 以 lambda = 0.3 混合“类别 1 的样本”和“类别 4 的样本”的 one-hot 标签。最终得到的目标向量是什么？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4302随机深度下的平均激活层数 12某个网络对 12 个残差块使用 stochastic depth，并让每个块在训练中的生存概率都是 0.75。一次训练前向传播中，平均会有多少个块处于激活状态？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4303DropConnect 的平均活跃权重数 13某层共有 400 个权重。训练时使用 DropConnect，并让每个权重以 0.9 的概率独立保留。一次前向传播中，平均会有多少个权重处于活跃状态？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4304inverted dropout 输出方差 14某个单元在 dropout 前的激活为 a = 3，使用 keep probability q = 0.75 的 inverted dropout。训练时输出要么是 0，要么是 a/q。该输出的方差是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4306稀疏权重爆炸一个宽 MLP 在 8k 条表格数据上把训练 AUC 拉到 0.99，但验证 AUC 卡在 0.76。特征语义又不支持标签保持的数据增强，而且最大的权重集中在稀疏 one-hot 输入上。你首先应该尝试哪种正则化控制？机器学习中等essay未尝试面试订阅