亚麻RS 电面

今天亚麻电面Research Scientist 职位，刚开始是一个behavior 问题， 然后问了很多的ML 基础知识， 最后有一个十分简单的编码

Behavior 问题之前没有准备，就上来自己总结了之前的一些经历，忘问题上蹭了蹭．

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补充内容 (2019-3-15 05:07):
请问大家，　我上面的贴有没有被隐藏？没有就算了，　不知道怎么编辑帖子．　

say543 发表于 2019-3-15 14:36
logistic regression 和SVD有什么区别

我觉得kernel trick 最大的好处就是可以算在feature space 中数据点 之间的距离，　但却不用transform data into the feature space. 所以如果feature 比数据点多很多很多的话，　kernel trick更加computational efficient.　如果在logistis regression 里，把data points transform 到feature space 的话，当feature 很大的时候，　计算量会太大．　

say543 发表于 2019-3-16 14:32
我想你要表达的 如果做feature transformation 到feature space 很大的维度, 用kernel trick 就有优势  ...

我当时说SVD 和LR最大的区别就是SVD有kernel trick的优势，但后来面试官问我那LR可以用kernel trick吗？我当时说不可以，面试官问我为什么，　我不是很清楚，所以我就不知道difference 在哪里了．

第二道题的第一部分, 面试官主要希望楼主回答的是why you can typically expect SVM to perform marginally better than logistic regression. 主要从loss function上来区分, cs229讲的很详细.
Kernel trick, 正如楼上所讲,是为了减少高维空间的计算量,直接在低维空间计算,所以是"trick".

logistic regression 和SVD有什么区别 <= 我可以说SVD 是用来找隐性特征吗... kernel trikc 因该是可以用在logistic regression 的 如果有做feature transformation?

coding 是算一个多类classification的正确率 <= data 的input /ouput 都提供好了吗?

say543 发表于 2019-3-15 14:38
coding 是算一个多类classification的正确率

对，　都提供好了，　在　一个text file 里面

eva22hay 发表于 2019-3-16 01:24
我觉得kernel trick 最大的好处就是可以算在feature space 中数据点 之间的距离，　但却不用transform da ...

我想你要表达的 如果做feature transformation 到feature space 很大的维度, 用kernel trick 就有优势 那SVD difference 怎答的呢?

say543 发表于 2019-3-16 14:32
我想你要表达的 如果做feature transformation 到feature space 很大的维度, 用kernel trick 就有优势  ...

看看这篇blog (https://towardsdatascience.com/s ... ession-94cc2975433f)
讲得很清楚

eva22hay 发表于 2019-3-17 04:13
看看这篇blog (https://towardsdatascience.com/support-vector-machine-vs-logistic-regression-94cc297 ...

原来你说的是SVM 不适SVD啊.....

say543 发表于 2019-3-18 13:43
原来你说的是SVM 不适SVD啊.....

啊,抱歉, 我之前没发现自己打错了, Support Vector Machine, 我不知道SVD 和logistic regression 有啥关系, 感觉一个是unsurpervised 的方法, 一个 是supervised 的方法