QuantumBlack面经

这是重发的帖子，希望版主能帮我删掉之前匿名的帖子，谢谢，新人刚来发帖子，不是很懂。

第一轮 电话聊了简单的简历
第二轮 OA，三道题总共2小时，一道算法， 一道分析，一道ML题。这里特别感谢地里的同学，前人分享的OA面经覆盖了我遇到的三道题，这里就不重复了。注意的是，第一道算法题没必要浪费时间写brute force，肯定通不过测试，直接想DP的解法或者其他高效的算法。第三道题，主要考察你的代码思路，HackerRank可能没有一些高级的python lib，但是如果代码思路（注释也很重要）正确，应该也会Pass。楼主就是这样的情况。

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.--最后求一下大米， 也希望能够自己能看到别人的面经。

楼主的内容超级有用！刚面完，面试内容完全一样， 应该已经挂了但是借楼补充一下细节和经验，希望可以造福后人：

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4）面得不是美国的QB 看来QB全球招人的方式都一样
5）QB的case全是tech 如果面QB不需要准备business case 真的很浪费时间又完全没用
感谢楼主po经验 祝一切顺利 早点有好消息！

huixingzhijia 发表于 2019-6-29 21:39
其实我也不知道 linear regression 是否需要 normalize 我读了很多文章。说是 not necessary 但是normalize ...

嗯，赞同。另外，Wooldridge Introduction to econometrics 原书169-170页讨论过这个问题，standardization的目的是为了更好的比较variable的解释力：Because it makes the scale of the regressors irrelevant, this equation puts the explanatory variables on equal footing. In a standard OLS equation, it is not possible to simply look at the size of different coefficients and conclude that the explanatory variable with the largest coefficient is “the most important.”

“Whether we use standardized or unstandardized variables does not affect statistical significance:
the t statistics are the same in both cases.”

其实我也不知道 linear regression 是否需要 normalize 我读了很多文章。说是 not necessary 但是normalize加快收敛，可以用来比较 coefficient effect.

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感谢楼主，我正在做他家的OA，不过我的为啥是150分钟？而且说让我把时间尽量花在二三题目上。

层主OA做了吗？是一样的题目吗？

srjalan 发表于 2019-9-26 08:34
层主OA做了吗？是一样的题目吗？

还没做，准备这两天做，做完回来分享

“前人分享的OA面经覆盖了我遇到的三道题” 请问是哪个帖子啊，谢谢！