第 2 / 5 页
非代码面试题
显示 20 / 89 道匹配题目
答题状态：未尝试未正确已正确
ID题目领域难度题型进度权限
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2423加权对数损失下的 Bayes 概率 3对于二元变量 Y，若 P(Y=1|X)=p，考虑加权对数损失 L(q,Y) = -alpha Y ln q - beta (1-Y) ln(1-q)。什么样的 q 会最小化条件期望损失？机器学习中等derivation未尝试免费2424log-cosh 损失的凸性 4证明 ell(r)=ln cosh(r) 关于残差 r 是凸函数。机器学习中等derivation未尝试免费2425为什么非对称损失会改变最优预测目标 21为什么一旦改变高估与低估的相对惩罚，Bayes 最优预测通常就会偏离条件均值？机器学习困难essay未尝试面试订阅2426为什么污染数据下稳健损失很重要 22为什么当数据流水线偶尔会产生错标标签或传感器尖峰时，从业者可能更愿意使用 Huber 或 pseudo-Huber 损失？机器学习简单essay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2434为什么严格真诚损失必须偏好真实概率 10为什么概率分类损失最好是严格真诚的，而不只是“分类准确”？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2435为什么对数损失比 Brier 损失更惩罚过度自信为什么当模型以接近确定性的方式押错类别时，对数损失会比 Brier 损失反应更猛烈？机器学习困难essay未尝试面试订阅