狗 DS VO 超详细面经

太感谢分享了！

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。。。

lz结果如何 蹲蹲后面的面经！

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？

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

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。

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。

好详细感谢感谢！

请问为什么sample mean是100，但confidence interval 是70-90？

请问楼主最后过了吗

楼主面的是 dsr vo 把？ L5 吗