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TripAdvisor Data Scientist Take-home challenge + Phone + Onsite

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几个月前面的rental组data scientist,回馈一下地里。

phone主要是统计和机器学习basics,涵盖范围很广但是不深。还记得的有 std error 和std deviation概念,word-to-vec, random forrest和GBDT区别, 怎么设计一个ml pipeline推荐rental price(类似于airbnb为房主推荐合适定价),用什么feature, model,怎么validate。

take home challenge 和地里几年前的一样,给一堆hotel, user data,预测user接下
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准的treatment去了,但总量没有变化。
第四轮 predict ads keyword bidding price with sparse data? 具体context 记不清了,就是一个regression但是数据很稀疏,问咋办,答案是加prior
第五轮 HM 设计pipeline 在tripadvisor上推荐tour
第六轮 讨论take home project

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 楼主| wryswa 2019-1-2 13:16:37 | 只看该作者
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say543 2019-1-3 15:08:50 | 只看该作者
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say543 2019-1-2 15:43:29 | 只看该作者
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say543 2018-12-26 15:39:11 | 只看该作者
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lz 除了 暴力MF 还try 了什么solutino 呢? 可以用framework library 做吗?
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say543 2018-12-26 15:46:36 | 只看该作者
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不同ab test treatment之间有competition, 一个treatment的rentals 转移到prediction更准的treatment去了,但总量没有变化。<= 这个treatment 指的是在做ab test 的时候 sanity /metric 那些没有check 好 影响结果是吗?
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say543 2018-12-26 15:52:01 | 只看该作者
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答案是加prior <= 这个是加lasso 的意思吗?

补充内容 (2018-12-26 15:54):

可是lasso 不是是类似feature engineer 的做法 产生稀疏吗?
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 楼主| wryswa 2019-1-2 13:10:09 | 只看该作者
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say543 发表于 2018-12-26 15:39
lz 除了 暴力MF 还try 了什么solutino 呢? 可以用framework library 做吗?

就是我答案里说的,MF出来的Latent user feature 结合 题里给的user profile feature。

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say543 2019-1-2 15:47:12 | 只看该作者
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wryswa 发表于 2019-1-2 13:10
就是我答案里说的,MF出来的Latent user feature 结合 题里给的user profile feature。


能问一下 怎么把latent feature 跟user profile feature 在做结合吗? thanks
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 楼主| wryswa 2019-1-2 16:17:43 | 只看该作者
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PandasGZ 2019-1-2 23:49:36 | 只看该作者
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可以请问一下楼主推荐tour的pipeline design思路吗 thanks!!
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