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lz湾区ML两年经验，刷题两个月，一个月前陆续开始电面，职缺都是data scientist或是ML engineer，
发个面经为下週onsite攒一波rp


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45分钟，两道题，海岛数量，和两个string相加



狗家

45分钟，非典型，完全没问利口题，美国小哥上来自我介绍说他是software engineer in ML，然后问

1. 什麽是overfitting？要怎麽发现有overfitting？怎麽避免？
2. 给两个list，和一个target number，怎麽判定这个target number属于哪个list?
例如 positives = [1.2, 3.4, 1.4], negatives = [4.3, 8.7], target_number = 3.3
判定target number是positive还是negative，基本上就是binary classification with 1 feature

我答了discriminative model vs generative model，小哥让写naive Bayes的implementat

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CBOW和skip-gram差在哪？
2. RNN和一般NN差在哪？并问了gradient vanishing问题
3. RNN如果要model的time series中间一堆0（也就是没有观测到资料点），要怎麽办？
4. clustering算法要怎麽衡量结果好坏？答了internal vs external evaluation。小哥问external evaluation有哪些metric可以知道好坏？答：mutual information, rand index, purity，小哥让解释rand index
5. 给四个点，check这四个点可不可以形成一个正方形
Follow-up: 如果允许正方形不一定要和x轴或是y轴垂直，怎麽做


onsite求bless，各位看官打赏点大米，谢谢

论，如何快速分辨对方的民族。

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zhengyiyu 发表于 2018-3-8 12:37
没时间去研究了

是不是可以认为理念是用majority class里面更可靠的那部分和negative example一起来训 ...

Good idea. That would work

厉害厉害，谢这些ml题目确实不简单！