Amazon Sr. ML Scientist 一面，超详细

say543 发表于 2019-2-17 16:02
怎么做Feature selection 和feature extraction

我回答了这里集中常用的方法，L1，variance threshold，correlation，PCA，autoencoder之类的。没有问followup

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sunstat-fault 发表于 2019-2-19 16:03
you mean random forest is not easy to overfit compared to gradient boosting tree?

对，我的理解是这样的。gbt如果参数调好了应该更好，但是相对rf来说比较难调。

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Bandit算法一般也就广告上用的多点，主要思想就是trade off between exploration and exploitation. epsilon greedy是最常见简单的strategy了。

LP = leadership problems = BQ ?

3a1pball 发表于 2019-2-23 22:07
.. LP = leadership problems = BQ ?

我觉得是linear programming