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- 对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进?
- 除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗?你怎么想逐步回归?你熟悉的逐步回归技术有哪些?什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好?
- 你如何建议一个非参数置信区间?
- 你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率?
- 什么是归因分析?如何识别归因与相关系数?举例。
- 如何定义与衡量一个指标的预测能力?
- 如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集?你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题?一个规则集的近似解决方案是否可行?如何寻找一个可行的近似方案?你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的?
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