楼主: 匿名
跳转到指定楼层
上一主题 下一主题
收起左侧

狗 DS VO 超详细面经

   
🔗
liam16 2024-11-17 16:42:54 | 只看该作者
全局:
太感谢分享了!
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-BBVVK  2024-11-17 23:17:47
同面了这个岗,但是第一轮挂了,跟楼主请教一下我遇到的第一题的进一步的follow up:如果增加样本量可以让s.e.变小,那么可不可以用boostrap的方法呢?boostrap 100次,样本从100变成10000,可以达到同样的效果吗?为什么?

我遇到的面试官每个问题一开始都还行,然后follow up直接把我问穿了。。。
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-GXKQ1  2024-11-29 08:53:23
lz结果如何 蹲蹲后面的面经!
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-FTGTM  2024-11-29 12:29:11
匿名用户 发表于 2024-11-17 10:17
同面了这个岗,但是第一轮挂了,跟楼主请教一下我遇到的第一题的进一步的follow up:如果增加样本量可以让s ...

我没太懂这个问题。一般 bootstrap 的 sample size 和 original sample 的 sample size 是一样的吧?
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-WDBNW  2024-12-9 06:14:51
请教一下这个问题 (第二问:如果我们现在用 regularized regression,比如 ridge 或者 lasso,那 coefficients of model one and model two 还一样吗?predicted value 呢)

我知道地里有很多帖子都有这个题,但是我看完后还是不太确定有regularization后的prediction会有改变吗 我总觉得x1和x2加起来的span不改变那prediction应该也不改变,求讲解
回复

使用道具 举报

全局:
匿名用户 发表于 2024-12-08 14:14:51
请教一下这个问题 (第二问:如果我们现在用 regularized regression,比如 ridge 或者 lasso,那 coefficients of
我觉得主要的变的原因是lasso/ridge对coefficient的constraint有限制。这些限制不会regard basis是什么,所以很可能在新的constraint下两种basis的span不一样。.--
.google  и
具体来说,假设X1,X2的variance一样,且完全共线,比如X2=aX1。观察到X1+X2,X1-X2是X1,X2的正交分解。如果对X1+X2,X1-X2的系数大小做限制(lambda足够大),那它的prediction跟在相同系数限制下只用X2的prediction就会不一样。
回复

使用道具 举报

全局:
好详细感谢感谢!
回复

使用道具 举报

🔗
妥妥T_T 2025-1-17 03:02:29 | 只看该作者
全局:
请问为什么sample mean是100,但confidence interval 是70-90?
回复

使用道具 举报

🔗
a405421804 2025-1-17 05:19:43 | 只看该作者
全局:
请问楼主最后过了吗
回复

使用道具 举报

地里匿名用户
🔗
匿名用户-RF9JX  2025-2-23 06:08:21
楼主面的是 dsr vo 把? L5 吗
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册账号
隐私提醒:
  • ☑ 禁止发布广告,拉群,贴个人联系方式:找人请去🔗同学同事飞友,拉群请去🔗拉群结伴,广告请去🔗跳蚤市场,和 🔗租房广告|找室友
  • ☑ 论坛内容在发帖 30 分钟内可以编辑,过后则不能删帖。为防止被骚扰甚至人肉,不要公开留微信等联系方式,如有需求请以论坛私信方式发送。
  • ☑ 干货版块可免费使用 🔗超级匿名:面经(美国面经、中国面经、数科面经、PM面经),抖包袱(美国、中国)和录取汇报、定位选校版
  • ☑ 查阅全站 🔗各种匿名方法

本版积分规则

>
快速回复 返回顶部 返回列表