m****s
发帖数: 18160 | 1 此表为精华区内所有feedback的统计（从04/01/2006开始）。制作此表的目的是为了让
大家能够了解近期feedback情况。由于feedback数量庞大，在制作此表的过程中采用了
电脑程序，以后也将继续使用此程序。所以，希望大家以后在留feedback时，能采用模
板发文，这样才能保证feedback能被正确的统计。
[0] MITBBS
[-] MITBBS
以下这些feedback题目都不合格：
1) 【＋】MITBBS
2) ++++++MITBBS
3) (+) MITBBS
4) [+] MITBBS, JIAOYOU8, HUAREN (只有第一个ID会被统计到)
5) [MITBBS]+++++
6) [+] 未名空间
最后更新：
+/0 feedbacks updated to Jul 29, 2012.
- feedbacks updated to Jul 29, 2012.
?? 3 0 0
?JINGO 1 0 0
A321321321 3 0 0
A7 17 0 0
AAAAA1 3 0 0
AAABBC 2 0 0
AAAPPP 1 0 0
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e*****s
发帖数: 273 | 2 那你这个不是security而属于privacy吧。最近有一篇Fienberg和Jiashun Jin写的有关
lasso PP，您放狗搜下？ |
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z***t
发帖数: 2374 | 3 那个叫LASSO的理论系统还是比较有意思的
一般来说，除了算法，能给出solution path和convergence rate的研究都算是有理论
贡献了
不觉得哪个中国人在ML领域超过HTF，至少我是高山仰止 |
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s**********e
发帖数: 33562 | 4 LASSO好像很有用啊，而且跟compressive sensing关系非常大 |
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z***t
发帖数: 2374 | 5 最早LASSO formal的讨论是T做的
正式提出，还有讨论和其他几个理论的connections,这个工作很重要
再早F在93年也有相关文章
LARS里，T,H也都是有很大contribution，否则Efron早就single author了
Donoho是比HTF强，其他人明显超过他们的不多 |
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s*****r
发帖数: 1426 | 6 同意你的说法
LARS是新东西，lasso其实很早就提出了，只是没有系统论述
说实话LARS的推导很漂亮，比coordinate descent要强
convex下找最sparse的解，这种建模真的挺难想不到的，关键是难解 |
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e*****s
发帖数: 273 | 7 那你这个不是security而属于privacy吧。最近有一篇Fienberg和Jiashun Jin写的有关
lasso PP，您放狗搜下？ |
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z***t
发帖数: 2374 | 8 那个叫LASSO的理论系统还是比较有意思的
一般来说，除了算法，能给出solution path和convergence rate的研究都算是有理论
贡献了
不觉得哪个中国人在ML领域超过HTF，至少我是高山仰止 |
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s**********e
发帖数: 33562 | 9 LASSO好像很有用啊，而且跟compressive sensing关系非常大 |
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z***t
发帖数: 2374 | 10 最早LASSO formal的讨论是T做的
正式提出，还有讨论和其他几个理论的connections,这个工作很重要
再早F在93年也有相关文章
LARS里，T,H也都是有很大contribution，否则Efron早就single author了
Donoho是比HTF强，其他人明显超过他们的不多 |
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s*****r
发帖数: 1426 | 11 同意你的说法
LARS是新东西，lasso其实很早就提出了，只是没有系统论述
说实话LARS的推导很漂亮，比coordinate descent要强
convex下找最sparse的解，这种建模真的挺难想不到的，关键是难解 |
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m****n
发帖数: 60 | 12 To be successful, ask yourself the following questions:
1. Do you understand vector spaces?
2. can you re-implement Machine Learning Algrithms (GBM, lasso, etc.) from
ground up in C++ (not python!).
If either of your answer is no, you are no better than an average MS level
analyst working for Capital One.
ap. |
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L*********4
发帖数: 883 | 13 因为统计方法的假设太不现实，方法太老土，有效维数太低，大部分都被我们摒弃了。
少部分我们都用
的比如PCA什么的，名字叫的不一样。
machine learning自己也有理论，假设比传统统计弱多了。
统计这个领域大部分人闭门造车，守着自己那点p-value。只有少部分人能跟上形势。
LASSO在当年也算是跟上形势的少数人提出的方法，到了deep learning的时代，统计的
人能跟上形势的更加少了。 |
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K****D
发帖数: 30533 | 14 此表为精华区内所有feedback的统计（从04/01/2006开始，更古老的feedback已经
删除）。制作此表的目的是为了让大家能够了解近期feedback情况。
由于feedback数量庞大，在制作此表的过程中采用了电脑程序，以后也将继续使用
此程序。所以，希望大家以后在留feedback时，能采用模板发文，这样才能保证
feedback能被正确的统计。
正确的题目格式为 (replace MITBBS with the ID you are leaving feedback for):
[+] MITBBS
[0] MITBBS
[-] MITBBS
以下这些feedback题目都不合格：
1) 【＋】MITBBS
2) ++++++MITBBS
3) (+) MITBBS
4) [+] MITBBS, JIAOYOU8, HUAREN (只有第一个ID会被统计到)
5) [MITBBS]+++++
6) [+] 未名空间
最后更新：
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m****s
发帖数: 18160 | 15 此表为精华区内所有feedback的统计（从04/01/2006开始）。制作此表的目的是为了让
大家能够了解近期feedback情况。由于feedback数量庞大，在制作此表的过程中采用了
电脑程序，以后也将继续使用此程序。所以，希望大家以后在留feedback时，能采用模
板发文，这样才能保证feedback能被正确的统计。
[0] MITBBS
[-] MITBBS
以下这些feedback题目都不合格：
1) 【＋】MITBBS
2) ++++++MITBBS
3) (+) MITBBS
4) [+] MITBBS, JIAOYOU8, HUAREN (只有第一个ID会被统计到)
5) [MITBBS]+++++
6) [+] 未名空间
最后更新：
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- feedbacks updated to Aug26, 2011.
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ID + 0 -
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m****s
发帖数: 18160 | 16 此表为精华区内所有feedback的统计（从04/01/2006开始）。制作此表的目的是为了让
大家能够了解近期feedback情况。由于feedback数量庞大，在制作此表的过程中采用了
电脑程序，以后也将继续使用此程序。所以，希望大家以后在留feedback时，能采用模
板发文，这样才能保证feedback能被正确的统计。
[0] MITBBS
[-] MITBBS
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1) 【＋】MITBBS
2) ++++++MITBBS
3) (+) MITBBS
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6) [+] 未名空间
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ID + 0 -
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m******s
发帖数: 665 | 17 自2006年1月份以来二手市场建立了feedback制度，方便大家在交易的过程中给大家提
供一个公平交易的评价方式。
为了便于大家查找信誉，请标题用规范的格式。
以下这些feedback题目都不合格
1，【+】MITBBS
2，+++++++MITBBS
3，(+)MITBBS
4,[+]MITBBS,JIAOYOU8,HUAREN(只有第一个会被统计到)
5，[MITBBS]+++++
6,[+]未名空间
本次统计的截止日期为：
+ 的统计截止日期到 Sun Aug 15 2012
- 的统计截止日期到 Sun Aug 15 2012
id + 0 -
?? 3 0 0
?JINGO 1 0 0
A321321321 3 0 0
A7 17 0 0
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AAABBC 2 0 0
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AAATY 1 0 0
AADDOO 5 0 0
AANON 6 0 0
abao2000 2 0 0
abc111 1 0 0
ABCD123 5 0 0
ABCDEFGHIJK 1 0 0
ABED 32 1 0
ABERDE... 阅读全帖 |
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m******s
发帖数: 665 | 18 L3308 1 0 0
LA90039 1 0 0
LAALAA 1 0 0
LACERTA 4 0 0
LADYMAMAMIA 1 0 0
LAGAR 1 0 0
LAGER 4 0 0
lagoon 1 0 0
lakefan 1 0 0
LAKEHEART 29 0 0
LAKEWEST 1 0 0
LALA007 7 0 0
LALATATA 5 0 0
LAMBBLING 1 0 0
LANCERJIN 8 0 0
LANDLINE 20 0 0
LANGZIXIN 1 0 0
LANLANDEZHU 26 0 0
LANLIN75 70 0 0
LANMAOMI 1 0 0
LANNAXU 1 0 0
LANZHU 2 0 0
LAOGUA 3 0 0
LAOMAO0611 1 0 0
LAOMENG 1 0 0
LAOMONKEY 26 0 0
LAONA 7 0 0
LAOYING 4 0 0
LARGEAPPLE 2 0 0
LASSO 1 0 0
LASTNIGHT 4 0 0
latexcat 5 0 0
LATINDANCER 24 0 0
LAUDRUP 4 ... 阅读全帖 |
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d******n
发帖数: 38 | 19 自从找实习以来在本版收益良多，现在来回馈大家。
面试机会其实来得挺突然，是recruiter自己找上门来了，估计是看了我的个人网站或
LinkedIn之类。然后就是HR电话面试，随便聊了聊就约了technical interview
第一轮是一个印度大哥，PhD的研究方向（machine learning)跟我很类似。问了：
1. 如何向不懂machine learning的人解释LASSO和l_1 regularization。
2. 解释什么是PCA；为什么二维数据中PCA找的主方向和做线性回归的fitting不一样。
3. distributed median，（unsorted）数字分布在几台机器上，设计分布式算法找到
它们的median，要考虑网络通讯的overhead。（先local sorting，然后一个数一个数
去看是不是median就行，结果我设计了一个巨复杂的recursive algorithm...还好那个
印度大哥比较nice）
4. BST中任意节点的下一个数字。这个大家都会吧，呵呵
第二轮是中国人，后来查了linkedin发现是当年本科学校的传奇人物。
... 阅读全帖 |
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f*****e
发帖数: 2992 | 20 扯远了还有lasso，compressed sensing，几个东西就是一坨。
, |
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J*****v
发帖数: 314 | 21 The most popular Framework technologies on the internet.
Name Websites Usage 10k %
PHP 28,065,259 32.36
ASP.NET 10,206,517 19.43
Shockwave Flash Embed 7,461,998 7.94
Frontpage Extensions 4,172,152 2.32
Adobe Dreamweaver 3,496,944 3.33
DAV 1,654,660 1.6
Perl 1,488,459 0.87
Microsoft Frontpage 882,701 0.36
J2EE 822,847 6.87
ASP.NET Ajax 705,767 5.24
Python 456,616 0.28
Ruby on Rails 240,309 2.12
Adobe ColdFusion 204,0... 阅读全帖 |
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u*******g
发帖数: 1808 | 22 老婆的已经2轮都完了，我的一轮还没有消息。她有一些问题没答上或者答得不好，都
能很快过，2天就有消息了。我的马上一周了还没消息，怎么回事？我和老婆背景相似
，但是无论拿的奖学金等级还是发表的文章，我都比老婆强。
本来觉得回答挺完美的，而且面试官是同胞（原来我们组招人我只挺同胞），一定很快
过了。现在回想起来有两个潜在的问题。
大家帮忙分析一下下面的两个问题是不是真的能坏事？如果是，怎么补救？
1.
晚了20多分钟没接到电话，就写信并打电话给recruiter问是不是打了我的其他电话。
面试官后来打过来说找了我3次都是忙音。我就顺着说可能我没有放好电话。
这样是不是让面试官有麻烦了，然后造成得罪人了？
或者觉得我连自己的电话都处理不好造成面试延迟，给严重减分了？（如果是这样
我就冤死了，我的电话可以5条线互相切换，漏掉电话是几乎不可能的，说没放好只是
想找个说辞让大家脸上好看）
2.
我觉得自己可能面试官有交流问题。我自己觉得回答得完美的人家不一定给你credit。
比如说，人家问regression里面好多predictor怎么办？我直接assume面试的人有
machin... 阅读全帖 |
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h********3
发帖数: 2075 | 23 "display appropriate ads, number of features could be more than 10k. 我提到
先做unsupervised learning，然后try to reduce number of features. "
正规做法是logistic regression+regularization，LASSO等等。naive Bayes
classifier在高维稀疏情况下是绝对不行的。从后面的讨论可以看出，你还是懂
regularization的，但是不知道如何使用。面试官后来引导你讨论一下
regularization和overfitting的问题，其实是在给你一个提示。
楼主给人的感觉是上过machine learning的课的学生，但是深度方面还远达不到
research scientist的地步，被拒是正常的。另外不知道楼主的publication如何。通
常research scientist的面试，publication不行的话，即便面得再好也有可能被拒。
不要有迫害妄想症。Move On。 |
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m**********4
发帖数: 774 | 24 这个我觉得她可能想要你说multicollinearity。你查查看。解决办法还是VARIABLE
SELECTION，比如LASSO。或者RIDGE REGRESSION。 但我实在地说一下，现实生活中，
更可能是她那些FEATURES都真的不WORK，所以不SIGNIFICANT。 |
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c********s
发帖数: 12 | 25 我刚刚面过两轮amazon research scientist intern。 两轮都是技术问（forecasting
group）。 基本上都是time series， regression， machine learning的东西。 NN
， tree， random forest， gradient decent， backprobagation， missing data
imputation， bagging， lasso， etc都要知道。 会问的比较细， 还有一些case
study。 |
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p******x
发帖数: 441 | 26
small
是啊，ridge regression其实就是修改OLS的规则，本来是只要norm(y-y_hat)最小，现
在满足这个的无穷多个，所以再加上其他standard或者penality term来限制b_hat，比如
norm（y-y_hat）+norm (T b_hat)最小就行了。又有什么contrained LS。再推广也可
以weighted，就是a norm（y-y_hat）+（1-a）norm (T b_hat)最小。
其实先不说T的取法，光这个norm的取法就有很多其他处理方法，L_1，L_2，L_
infinity, Lasso啥的，真要深入起来就是无底洞。计算数学光解决inverse of
singular matrix就是一大块。
还有人研究什么也不修正，直接做的。好像还有干脆用quantile regression的，我也
不懂。总之就是这个就是无底洞。
我其实就是想吐槽一下，每个phd哪怕是professor，scope都是有限的，很多自己觉得
简单的不值一提的问题，去听个seminar往往会发现原来居然是个大坑。理科男phd很多
口语又不好，你一笑... 阅读全帖 |
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m**********4
发帖数: 774 | 27 LZ做统计什么理论方向的？本科是学数学的吗？这些是ONSITE题吗？感觉你和GOOGLE里
的人可能没有TALK在一个频率上. GOOGLE的面试关键是看你能不能出活。举个简单的例
子，关于RIDGE REGRESSION你给了个Tikhonov Regularization。我个人觉得这个答案
可以，但如果我是面试官，我要接着问：
１ 这个REGULARIZATION怎么用？ 其中有个PARAMETER怎么选？我知道RIDGE是选了
IDENTITY MATRIX，那其他有什么可以接受的PARAMETERS？
２ 它的INTUITION是什么？
GOOGLE里面DATA SET很大，没法做很FANCY的东西，顶多就是LASSO之类的。里面统计师
的模型大多简单到离谱，难了也没法跟PM解释。
’X |
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w********n
发帖数: 4752 | 28 You can use lasso to choose feature |
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m******x
发帖数: 35 | 29 有些是lz自己面的有些是各处收集来的 红/绿皮书的题就不贴了 可能有些时间的原因
难免可能记错一些 请大家
包含!~
待lz想起来会不定期更新
---
explain EM algorithm, use EM algorithm to find SVD of a given matrix
---
Assume if you write an online training model, estimate how many obs the
parameters start to converge
Whats the convergence rate of online training algorithm (e.g. stochastic
gradient descent)
Convergence rate of gradient descent?
How many points are needed to converge give dim of feature space ?
Derive gradient descent formula
---
reservoir sampling... 阅读全帖 |
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a*****h
发帖数: 36 | 30 本着国人互助以及传递正能量的真理，发一下我个人找工作过程中整理的machine
learning相关面经以及一些心得总结。楼主的背景是fresh CS PhD in computer
vision and machine learning, 非牛校。
已经有前辈总结过很多machine learning的面试题(传送门： http://www.mitbbs.com/article/JobHunting/32808273_0.html)，此帖是对其的补充，有一小部分是重复的。面经分两大块：machine learning questions 和 coding questions.
Machine learning related questions:
- Discuss how to predict the price of a hotel given data from previous
years
- SVM formulation
- Logistic regression
- Regularization
- Cost function of neural networ... 阅读全帖 |
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a*****h
发帖数: 36 | 31 本着国人互助以及传递正能量的真理，发一下我个人找工作过程中整理的machine
learning相关面经以及一些心得总结。楼主的背景是fresh CS PhD in computer
vision and machine learning, 非牛校。
已经有前辈总结过很多machine learning的面试题(传送门： http://www.mitbbs.com/article/JobHunting/32808273_0.html)，此帖是对其的补充，有一小部分是重复的。面经分两大块：machine learning questions 和 coding questions.
Machine learning related questions:
- Discuss how to predict the price of a hotel given data from previous
years
- SVM formulation
- Logistic regression
- Regularization
- Cost function of neural networ... 阅读全帖 |
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x****n
发帖数: 4 | 34 【 以下文字转载自 CS 讨论区 】
发信人: xuhuan (xuhuan), 信区: CS
标 题: Phd/Postdoc opennings (Machine Learning) in NUS
关键字: openning,machine learning,NUS
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jul 27 00:35:55 2012, 美东)
One post doctoral researcher and one PhD student (with scholarship) is
needed for a research project in the field of high-dimensional machine
learning, which involves tools from machine learning, high-dimensional
statistics, optimization and probability, led by Prof. Huan Xu, Prof.
Chongjin Ong and Prof. Chenlei Len... 阅读全帖 |
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c**i
发帖数: 6973 | 35 Individuals Lose Playing the Market -- Institutions Win. UC Davis News and
Information, Jan. 29, 2009.
http://www.news.ucdavis.edu/search/news_detail.lasso?id=8974
Summary: In five years ("between 1995 and 1999" inclusive; the lead author,
Prof. Barber, in reply to my email, indicated "five" years), the INDIVIDUAL
stock investors in Taiwan lost $32 billion, which was won by institutional
investors, most of which are foreign.
My comment: While attempting to find out the current GDP of Taiwan, I w |
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M**d
发帖数: 4418 | 40 http://www.dateline.ucdavis.edu/dl_detail.lasso?id=10220
April 9, 2008
Some Chinese on campus upset with media’s Tibet coverage
By Clifton B. Parker
Chinese people on and off campus are complaining about the portrayal of the
simmering conflict between Tibet and China in media outlets around the world
, including Dateline.
One example is the April 4 Dateline story, "Tibet-China: Tensions on 'the ro
of of the world,'" that quoted a Tibetan graduate student and two faculty me
mbers, one in history |
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n***e
发帖数: 723 | 41 有个TIOBE语言排名网站按热度列出来以下这些个：
Java，C，Objective-C，C++，C#，PHP，Python，(Visual) Basic，Perl，Ruby，
JavaScript，Visual Basic .NET，Lisp，Pascal，Delphi/Object Pascal，Transact-
SQL，Bash，MATLAB，Assembly，Ada，Lua，PL/SQL，SAS，COBOL，Fortran，R，
LabVIEW，Scheme，Scratch，ABAP，Logo，Prolog，Haskell，Erlang，Scala，D，
Smalltalk，RPG (OS/400)，OpenCL，Forth，NXT-G，APL，ML，ActionScript，Common
Lisp，Awk，F#，Tcl，PL/I，CFML，(Visual) FoxPro, ABC, Algol, Alice, Apex,
AutoLISP, bc, BETA, C shell, CHILL, CL (OS/400), Clean, Clojure, cT, Dart,
Dy... 阅读全帖 |
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d******o
发帖数: 25 | 42 Be a donor, you may save the father of a 2-year-old son.
https://www.facebook.com/events/562681420512158/
http://dateline.ucdavis.edu/dl_detail.lasso?id=14790
Coming Asian American Donor Program drives
Ranch 99 Milpitas
Sat, May 3, 11am-3pm
338 Barber Ln, Milpitas, CA 95035
" I heart Taiwan " Cultural Festival
Sat, May 10, 10am-4pm
Union Square, San Francisco, CA
Ranch 99 Cupertino
Sat, May 17, 11am-3pm
10869 N Wolfe Rd, Cupertino, CA 95014
Asian American Street Celebration
Sat, May 17, 11am-4pm... 阅读全帖 |
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W*******e
发帖数: 1268 | 43 好像我用过的不多
The most popular Framework technologies on the internet.
Name Websites Usage 10k %
PHP 28,065,259 32.36 - 用过
ASP.NET 10,206,517 19.43 - 用过
Shockwave Flash Embed 7,461,998 7.94 - 用过
Frontpage Extensions 4,172,152 2.32
Adobe Dreamweaver 3,496,944 3.33 - 用过
DAV 1,654,660 1.6
Perl 1,488,459 0.87 - 用过
Microsoft Frontpage 882,701 0.36 - 用过
J2EE 822,847 6.87 - 用过
ASP.NET Ajax 705,767 5.24
Python 456,616 0.28
Ruby on Rails ... 阅读全帖 |
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r****y
发帖数: 26819 | 46 看了一段Macromedia演示录像，觉得人家操作很快，都是用shortcut。
特地找了一下Tools的快捷键：
Selection Tool - v -- 很常用
Subselection Tool - a －－ 很常用
Line Tool - n
Lasso Tool - l
Pen Tool - p
Text Tool - t
Oval Tool - o
Rectangle Tool - r
Pencil Tool - y
Brush Tool - b
Free Transform Tool - q -- 最常用
Fill Transform Tool - f
Ink Bottle Tool - s
Paint Bucket Tool - k
Eyedropper Tool - i
Eraser Tool - e |
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k*****a
发帖数: 823 | 47 在水木nuclear版看日本reactor时看到的，偶们这里rei好像还有mountain house啊，
大家verify一下吧。
发信人: afa1con (ahawk), 信区: Nuclear
标 题: 脱水食品的Re: 不是震后都安全停堆了吗
发信站: 水木社区 (Mon Mar 14 01:51:57 2011), 站内
最早来自炒股的敏感人士
美国有家叫Mountain House的公司，专门做脱水应急食品。产品包括意大利面、牛肉、
鸡肉、米饭、蔬菜……等等。
[淘股吧]
这种食品是专门为紧急情况准备的。厂家通过良好的干燥、灭菌、密封等手段
，使保质期可以到二三十年。营养丰富，热水一冲就可以吃，而且口味很不错——当然
，作为方便食品来说。不过好东西不便宜，你要是拿这个当饭吃，大概一顿需要10美元
——零售价。
今年2月，Mountain House给很多订购用户发了封信：
。
Dear Valued Mountain House Customers:
... 阅读全帖 |
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d****i
发帖数: 4354 | 48 今天听了3章Born to Run,前两天lasso村民post的.还挺有意思. |
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