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非代码面试题
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1776Lasso 阈值校准 1一个标准化 lasso 拟合的得分向量是 (4.1, 2.3, 1.7)。使所有系数都恰好变成 0 的最小 lambda 是多少？统计中等derivation未尝试免费1779Lasso 阈值校准 4在正交设计下的一步 lasso 更新中，某坐标的得分是 z = -3.2，惩罚参数 lambda = 0.7。软阈值之后的系数是多少？统计中等derivation未尝试免费1793Elastic Net 的分组效应两个特征几乎重复，但在经济上都很有意义。为什么 Elastic Net 在这种情况下常常比纯 Lasso 表现更好？统计中等derivation未尝试免费1795为什么 One-SE 规则更保守为什么实践中在选择正则化参数时，很多人会偏好 one-standard-error rule，而不是直接选交叉验证误差最小的那个点？统计困难essay未尝试面试订阅2500达到目标 ridge 收缩比例所需的 lambda 5在正交坐标里，ridge 会用 d/(d+lambda) 的比例收缩 beta ols。若目标收缩比例是 r in (0,1)，lambda 应是多少？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2501由 ridge 解反推等价 L2 半径 6若 ridge 在 R p 中的最优解是 beta hat lambda，那么什么样的半径 t 会让它同时解出约束问题 min RSS(beta) subject to ||beta|| 2 <= t？机器学习中等derivation未尝试免费2503ridge 的 MAP 解释 10在线性模型的高斯噪声设定下，给 beta 施加什么样的高斯先验会让 ridge 成为 MAP 估计？机器学习中等derivation未尝试面试订阅2505正交单特征下 ridge 不会翻符号 12在正交单特征情形下，若 z = x T y，为什么 ridge 对所有 lambda >= 0 都会保留 z 的符号？机器学习困难derivation未尝试面试订阅2509ridge 范数会随 lambda 单调收缩 15为什么 ridge 解的范数通常会随着 lambda 增大而下降？机器学习困难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2512数值计算 lasso 激活阈值 18在一个正交坐标里，若 z = 7，什么样的最小 lambda 会把 lasso 系数压成零？机器学习中等数值题未尝试免费2515为什么小 lambda 意味着弱正则 20为什么很小的 lambda 会让正则化解贴近 OLS？机器学习困难derivation未尝试面试订阅3341最优点在下界之上最小化 (x-2) 2，约束为 x\ge 0。使用 KKT 形式 g(x)=0-x\le 0，求最优解 x * 与最优乘子 。数学简单derivation未尝试面试订阅3345负目标与轻微激活的下界最小化 (x--2) 2，约束为 x\ge -1。使用 KKT 形式 g(x)=-1-x\le 0，求最优解 x * 与最优乘子 。数学简单derivation未尝试面试订阅3346预算线之上离原点最近的点最小化 x 2+y 2，约束为 x+y\ge 1。对不等式 g(x,y)=1-x-y\le 0，求 (x *,y *) 与最优 KKT 乘子。数学中等derivation未尝试面试订阅3351x 便宜、y 昂贵的加权二次规划最小化 1x 2+3y 2，约束为 x+y\ge 4。求 (x *,y *) 以及 KKT 乘子。数学中等derivation未尝试面试订阅3356可行中心意味着零乘子考虑最小化 (x-1) 2+(y-1) 2，约束为 x+y\ge 1。在最优点处，不等式是激活还是不激活？KKT 对乘子 有什么结论？数学中等derivation未尝试面试订阅3358平移后的点本身已可行考虑最小化 (x-2) 2+(y--1) 2，约束为 x+y\ge 0。在最优点处，不等式是激活还是不激活？KKT 对乘子 有什么结论？数学中等derivation未尝试面试订阅3360较高的 y 坐标使约束松弛考虑最小化 (x--1) 2+(y-3) 2，约束为 x+y\ge 1。在最优点处，不等式是激活还是不激活？KKT 对乘子 有什么结论？数学中等derivation未尝试面试订阅3361为什么凸性会让 KKT 特别有力为什么在很多凸优化问题里，KKT 条件不只是必要条件，而且也是充分条件？数学中等essay未尝试面试订阅