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say543 发表于 2019-3-11 14:46
上来先考如何检验一个硬币正面朝上概率是0.5

AB test一般说的是是factorial experiment这个没那么复杂就是test H0:p=0.5
LRT:likelihood ratio test, CLT:  central limit theory,因为伯努利分布不能求closed form所以用CLT求近似.

Enalynn 发表于 2019-3-11 22:11
maximize margin subject to constraint. 解释为什么margin是2/||w||这样, 平面几何. constraint为什么是 ...

如果是几何prrof 需要整个equation 推倒到几何吗 ? 像是点到平面的距离 投影向量等等

say543 发表于 2019-3-11 14:44
说写出SVM的loss然后解释每一项是什么意思，为什么要minimize这个loss。

maximize margin subject to constraint. 解释为什么margin是2/||w||这样, 平面几何. constraint为什么是yiwix >= 1

说写出SVM的loss然后解释每一项是什么意思，为什么要minimize这个loss。 <= 他是要你从 logistic regression 推到hinge lost 吗? 感觉不太好解释 每一项又是什么呢?

上来先考如何检验一个硬币正面朝上概率是0.5 <= 这个是要上A,B test + hypothesis ? 什么事LRT 跟CRT ...

问我train好一个model，然后要加新feature应该如何对敌。 <= 我在想如果是pretrained model like in NLP 可以再多加一层neuron layer feature 当作新的input 在train 不知道lz 怎么回答的ㄌ?

一个小人从位置0开始每次等概率往左或者往右走一步，问t步之后停在点i的概率，要求closed form。 <= 用dp /recursion 推close form 可以吗?

say543 发表于 2019-3-11 14:51
一个小人从位置0开始每次等概率往左或者往右走一步，问t步之后停在点i的概率，要求closed form。

你可以试试..

say543 发表于 2019-3-11 14:48
问我train好一个model，然后要加新feature应该如何对敌。

我已经忘了...