讨论一个很虚的问题

两个很虚的问题：
1. 如何像nontehnical

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面不好的一面，对方又无语了。。

想到一个解释overfitting的例子。

小明面试碰到了两道DFS的题，小明面的很差，于是认为DFS很重要，以后肯定都会考。

小明之后只疯狂做了各种DFS的题目，然鹅下一次面试出了两道BFS的题，小明就蒙蔽了，因为只刷了DFS，于是再次面的很差（泛化能力很弱。。）。

1: overfitting 就是记住了traning data 的很多细节，对training 性能表现超好，但是对testing data 骚味有点不同就不认识了。比如说你对你女朋友平时超熟悉，连毫毛在哪都记住了，几千米开外就能认出你女朋友，但是某一天你女朋友画了点状，哦豁~~~~ 你就不认识你女朋友了~~
2：roc-curve 缺点： 可以参考下：https://stats.stackexchange.com/ ... roc-curve-drawbacks

hmm是不是可以说 如果一个男孩纸追一个妹子 然后了解了她所有细节的喜好。。。锻炼了所有这个妹子想要的技能后然后失败了😂 当他再去追求另一个妹子的时候其实不能直接用之前的所有细节的技能了🤪 哈哈哈哈这个不知道能不能用呀有点扯

真心求教第一题可以延伸出很多蕾丝放屁问题，大家下说说打开一下我的思路呗

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lexiewen 发表于 2019-3-14 20:53
hmm是不是可以说 如果一个男孩纸追一个妹子 然后了解了她所有细节的喜好。。。锻炼了所有这个妹子想要的技 ...

rencai a

第一问不妨用个简单的例子来解释 第二问我的经验是 auc对 high imbalanced data 不好 这种情况prauc更好一些

liyuan 发表于 2019-3-14 23:52
第一问不妨用个简单的例子来解释 第二问我的经验是 auc对 high imbalanced data 不好 这种情况prauc更好一 ...

你第二个问题说得太好了。我搜搜。 你也给个简单例子呗电话面试

第一个问题举考试的例子就行了，我忘了我看的什么网课还是什么书举的就是这个例子，你把老师的参考资料全背下来，考试题换了你就不会了。第二个一个坏处难道不是AUC只适用于二分类的情况吗？