Paypal DS 面经

去年面的，Paypal的DS主要是做risk和business相关的一些modeling，production有专门的码农帮忙搞。
电面的时候，问的问题比较简单，都是一些最基本的machine learning相关的基本概念，类似于如何prevent overfitting之类的。

Onsite一共有6轮，从早上10点面到下午4点，连吃午饭都在要求b

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的

最后说一下，paypal的饭可难吃了，还要钱。。。而且感觉culture不是特别好，DS的组特别大，但是每个人感觉就是做个螺丝钉，把很多已经well-establish的model进行鸡毛蒜皮的优化，不是特别有意思。

say543 发表于 2019-2-3 15:45
还有什么方法可以locate user？

beacon啊

say543 发表于 2019-2-3 15:23
lz feature engineering 能分享怎么答吗? 有提到具体的算法吗 像是ＳＶＭ吗?

问题问得很细节很细节，不大记得具体的了，但是如果没有工作经验，或者强大的数理背景应该是想不到的。

say543 发表于 2019-3-7 16:09
n*G/N连比例来就行

比方说有100个数，其中50个是好的(N=100,G=50), 现在随机抽取10个数，里面是好的数的期望自然是5（n＝10，g＝5），因为10×（50/100）＝5

lz feature engineering 能分享怎么答吗? 有提到具体的算法吗 像是ＳＶＭ吗?

第一题的prob 是这个吗? cG_g * cN-G_n-g / cN_n 然后 expection g= 1 to G 这样全部加起来?

还有什么方法可以locate user？ <= ip 可以吗?

say543 发表于 2019-2-3 15:43
第一题的prob 是这个吗? cG_g * cN-G_n-g / cN_n 然后 expection g= 1 to G 这样全部加起来?

就是一般的排列组合

感谢分享~~求问楼主多久出结果呀

say543 发表于 2019-2-3 15:43
第一题的prob 是这个吗? cG_g * cN-G_n-g / cN_n 然后 expection g= 1 to G 这样全部加起来?

我觉得是，不过exp应该不需要求和，而是n*G/N连比例来就行

exlboy 发表于 2019-3-7 02:10
我觉得是，不过exp应该不需要求和，而是n*G/N连比例来就行

n*G/N连比例来就行 <＝ 能够elaborate 一下吗?