Upstart面经

总结一下两次视频面试

一面亚裔小姐姐，
1. 一个data set里面又10%的fraud rate。你的model detect出其中的60%，colleague的模型detect出了70%，问怎么评价。我说要看false positive rate才能判断模型好坏。
follow up 你的模型 false positive rate40% 算出 false pos/predicted pos （一个评估的metric）
2.

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nction估算e的值，LZ用了Taylor Series，小哥又问能不能优化，LZ没能想到减少big O的优化....

LZ第一题完全没明白啥意思，扯了半天，希望小哥手下留情TT

下午还有一场面试 祝自己好运嘎嘎

楼主还记不记得OA概率题？

第一题应该是想结合random variables

e = lim x->0， (1+x)^(1/x) 这样算优化吗

楼主能详细说一下“[0,1] 中每人一个点 哪些点不会被投票投出去（之前的面经有详细表述 ”这一题吗，找了半天没有在地里找到这题诶。谢谢！

楼主，你还记得第一面那个投票题目的答案吗？我今天面试题目和你的第二轮一模一样。第二问没有仔细想，真的对不起自己，第三问其实可以通过定义来simulate e的。