Amazon DS 第一轮电面

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.”

enpc 发表于 2019/09/25 02:04:00
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 decorrel...

好的！lz加油，我也是刚面完 ：）

lsdah 发表于 2019/09/25 02:32:17
好的！lz加油，我也是刚面完 ：）

lz好～我杯具啦 没有鳄梨手机端不知道怎么回复私信。。

lsdah 发表于 2019-10-29 05:53
lz好～我杯具啦 没有鳄梨手机端不知道怎么回复私信。。

谢谢回复 ，祝你之后面试顺利

enpc 发表于 2019/10/29 09:03:35
谢谢回复 ，祝你之后面试顺利

嗯嗯谢谢 也祝你面试顺利～

感谢分享

希望早日攒够大米来看楼主，枯了

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？

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。

enpc 发表于 2020/04/23 11:39:55
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Behavio...

楼主可以再问一下 你记得考算法了嘛？