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非代码面试题
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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2437为什么 Huber 损失位于平方损失与绝对损失之间为什么 Huber 损失常被描述为“介于平方损失和绝对损失之间”？机器学习中等essay未尝试面试订阅2438为什么凸性会让“平均预测”变得安全为什么损失函数的凸性会支持这样一种直觉：把相似的预测做平均通常不会太吃亏？机器学习困难essay未尝试面试订阅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