Amazon DS 第一轮电面

这个DS第二轮电面。
因为已经面过第一轮了，一上来没有废话直奔主题。

讲一个project，问的非常详细，数据多少行，多少Feature，顺便借此问了一下deep dive的leadership principle，模型的选择，能回想起来的问题如下。

1. logistic regression vs. random forest.
2. random forest vs. decision tree
3. 为什么random forest要去subset of data, 为什么还要取subset of features，问的很深，答得不太好
4. 有没有用Boosting，boosting vs bagging.
5. evaluation metric, unbalanced data, precision/recall的定义和tradeoff

接下来是一个hypothesis testing的问题

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最后是关于linear regression的问题
1. 什么是Linear regression, coefficients 是什么
2. Assumptions都有哪些
3. 如何得到最佳的parameters, 用gradient descent
4. 如果处理collinearity问题
5. 如果两个variable perfectly correlated 会出现什么问题，好像是gradient descent就不是Convex了，每次得到的parameter都不一样，这块问的很深很数学有点懵 （regularized 了就能Converge了）
6. 什么是regularization，效果是什么

lsdah 发表于 2019-9-25 00:43
所以为什么用subset features楼主知道了吗？我觉得是不是因为如果用了全部features，一些strong predictors ...

恩恩 我觉得是对的。
关于第一个问题，有一个blog是这么写的，跟你说的是一个意思
“Random forest improves on bagging because it decorrelates the trees with the introduction of splitting on a random subset of features. This means that at each split of the tree, the model considers only a small subset of features rather than all of the features of the model. That is, from the set of available features n, a subset of m features (m=square root of n) are selected at random. This is important so that variance can be averaged away. Consider what would happen if the data set contains a few strong predictors. These predictors will consistently be chosen at the top level of the trees, so we will have very similar structured trees. In other words, the trees would be highly correlated.”

huixingzhijia 发表于 2020-4-23 10:09
楼主我看你是面试amazon ads,是纽约的岗位吗？能分享一下onsite的消息吗？

面的是湾区的ads岗位，已经是半年前了，有些记不太清了。

onsite太概是5轮+吃饭，有两轮是完全Behavioral问题，其他的三轮一轮是考model，machine learning相关的，一轮是考Coding，还有一轮考ab testing,统计的知识。大概是这样。反正是大量behavior问题。

标题更正：是第二轮电面

问题的确挺详细的，需要一些经历才能答的很好，楼主面Senior吗？

同问，楼主面的是senior还是new grad也可以申请的呀

感觉是senior级别的问题，话说不考SQL嘛

MichaelPIBQ 发表于 2019-9-11 08:26
同问，楼主面的是senior还是new grad也可以申请的呀

title是data scientist不是senior但是要2年还是3年工作经验

冰吧ip哥 发表于 2019-9-11 08:44
感觉是senior级别的问题，话说不考SQL嘛

这轮没考coding, 第一轮电面考了

enpc 发表于 2019-9-11 09:04
这轮没考coding, 第一轮电面考了

嗯嗯，话说coding只考sql嘛，刷完leetcode的够用嘛~

冰吧ip哥 发表于 2019-9-12 06:55
嗯嗯，话说coding只考sql嘛，刷完leetcode的够用嘛~

不只sql， 还考了r/pytthon做data manipulations， 但是都不难，没有考的很深

所以为什么用subset features楼主知道了吗？我觉得是不是因为如果用了全部features，一些strong predictors就会在每个weak classifiers里出现，导致最后bagging的结果并不能reduce variance？

还有有collinearity的话，这两项的coefficients就会变成arbitrary和不稳定，增大了coefficients variance，所以每次都会不一样。加regularization就会shrink coefficients，不知道这样对不对？