uber atg prediction team onsite面经

say543 发表于 2018-11-26 16:09
这边的dimention 指的是什么? 指的是x^T x 的close form 里面线性独立的为度吗? 我以为问题是来自于clo ...

feature 的 dimension

say543 发表于 2018-11-26 16:09
讲了一下svm如何进行feature selection以及为什么这个时候用primal不用dual

简单来说就是根据svm的weights来对feature进行排名，有一些dual对kernel会映射feature到∞维度，那样的话你没办法对feature排名。具体的实现你可以看看sklearn

little9 发表于 2018-11-26 09:00
请问lz你说的这个逆矩阵操作有参考资料或书有讲吗

emmm这个就是linear regression的mle/mse推导呀，任何讲linear regression的参考资料里面都有的吧

yolle 发表于 2018-11-27 04:07
feature 的 dimension

没说清楚我得的问题 .... X^T X 不适就是 D X D (D 是feature dimention) 那这边feature 大于 dimention 是什么意思? 还是我理解错?

yolle 发表于 2018-11-27 04:08
简单来说就是根据svm的weights来对feature进行排名，有一些dual对kernel会映射feature到∞维度，那样的话 ...

你这边指的是用L1 的regularize 加上 classfication 的feature weight 来做feautre selection 吗 ?当然这可能要视linear kernel 的方式才有效 但是坐起来不太容易?

say543 发表于 2018/11/27 13:30:14



没说清楚我得的问题 .... X^T X 不适就是 D X D (D 是feature dimention) 那这边feature 大于 dimention 是什么意思? 还是我理解错?

x=nxd n<<d rank(x^tx)<d

请问楼主coding有语言要求么

可以问问楼主coding题目的detail吗？
刷题网站有对应题目不

谢谢楼主！！