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非代码面试题
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2439为什么不对称损失会把最优目标从均值推开为什么不对称损失通常会让最优常数预测偏离目标分布的均值？机器学习困难essay未尝试面试订阅2475为什么重复特征会导致系数不唯一 5为什么两个完全重复的特征会让 OLS 系数向量不唯一，而拟合预测却仍然可以唯一？机器学习困难essay未尝试面试订阅2479为什么多重共线性更伤系数稳定性而不是拟合值 10为什么严重多重共线性会让系数非常不稳定，即使训练预测几乎没变化？机器学习中等essay未尝试面试订阅2480正交特征会给出逐坐标系数 9设两个特征 x1 和 x2 都已中心化且彼此正交。请用 x1 T y、x2 T y、||x1|| 2、||x2|| 2 推导 OLS 系数。机器学习困难derivation未尝试面试订阅2490为什么 OLS 在失配下仍可能预测得不错 20为什么即使真实数据生成过程并不严格线性，OLS 仍可能是有用的预测器？机器学习困难essay未尝试面试订阅2492为什么特征缩放对梯度下降比对闭式解更重要 22为什么特征缩放对用梯度下降训练 OLS 往往很关键，而闭式解本身却又是尺度等变的？机器学习简单essay未尝试免费2499soft-threshold 后的 lasso 系数 4在正交单特征问题里，若 x T x = d、x T y = z > 0，请推导 0 < lambda < z 时的 lasso 系数。机器学习中等derivation未尝试面试订阅2506为什么 lasso 前通常要标准化 8为什么如果特征尺度未经标准化，lasso 可能会不公平地偏爱某一个特征？机器学习简单essay未尝试免费2508为什么 elastic net 保留 lasso 阈值又额外加入 ridge 收缩 14为什么 elastic net 仍然需要 |z| 先跨过一个 L1 阈值，坐标才会激活，但在激活之后又会比 lasso 收缩得更多？机器学习中等derivation未尝试面试订阅2510lambda 为零时会回到 OLS 16为什么 ridge 与 lasso 在正则化参数设为零时都会退化成 OLS？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2511为什么 L1 的尖角会产生稀疏性 11为什么人们常用 L1 球的几何形状来解释 lasso 会产生稀疏解？机器学习简单essay未尝试免费2513为什么相关特征会让纯 lasso 难受 17为什么当多个特征高度相关且预测力相近时，纯 lasso 往往会表现得很不稳定？机器学习中等essay未尝试面试订阅2528为什么对数损失奖励校准 9为什么一个校准良好的概率预测器，在对数损失下通常会比一个“只会排对顺序”的预测器表现更好？机器学习中等essay未尝试免费2538为什么训练时 logistic 比硬阈值规则更好 23为什么一个平滑的概率损失，比直接对一个硬分类规则训练更容易优化？机器学习中等essay未尝试免费2559代理切分带来的期望错分数在主特征和代理特征都存在的 40 条训练样本中，代理切分有 34 条与主切分一致。若生产中有 12 条样本缺失主切分特征，只能靠代理切分路由，期望会有多少条被路由错？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2564保留一次切分所需的验证惩罚阈值一个 stump 的验证损失是 30。把它切成两个叶子后，验证损失降到 22，但每增加一个叶子都要付出 lambda 的不稳定性惩罚。lambda 最大取到多少时，这次切分仍然值得保留？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2567为什么两个几乎打平的首切分会在后续完全分叉 13为什么两个即时增益几乎相同的根切分，最后却可能长成完全不同的树？机器学习简单essay未尝试免费2569为什么轴对齐树在旋转边界上会吃力 14为什么一个决策树会需要很多小矩形，才能逼近一条其实很简单的对角线边界？机器学习中等essay未尝试面试订阅2571相关树平均后的方差公式 1设有 B 棵树，每棵树的方差都是 sigma 2，并且任意两棵树之间的相关系数都是 rho。推导它们简单平均后的方差。机器学习简单derivation未尝试免费2573无限森林的方差地板 2利用等相关树平均的方差公式，推导当树的棵数 B 趋于无穷时预测方差会收敛到什么值。机器学习中等derivation未尝试免费