Amazon一面

简历在领英上被亚马逊HR看中，联系面试。在国内直接申请亚马逊西雅图职位。第一次参加国外面试，英语很蹩脚，面试官看名字还是个印度大哥，过程有点慌，不过面试官很nice。

首先是自我介绍，让我介绍了一下做过的项目，基本都是机器学习和图像处理的工作，针对每个项目都询问了一下业务背景，提了几个小问题。都是自己做过的项目，回答起来比较轻松。

接下来以扔硬币为背景，问了我一些概率统计之类的

您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式

游客，您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览
您当前积分为 0。
VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式
Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

了个Ok。然后各种 thank you 面试官就瞬间下线了。（＃－.－）

第一次面国外，看了一周多的面经，以为是上来聊伙就做题，结果全程都在聊天。机器学习术语的英文表述也没准备，结果过程中多次一脸懵逼，还好他看不到。（＃－.－）

第一次发帖，为自己攒人品吧，希望早日肉身翻墙。

HR后来有给楼主feedback吗？

evan.xu8 发表于 2019/12/31 09:10:05
HR后来有给楼主feedback吗？

通过了，联系让现场面试了

GondorFu 发表于 2020/01/01 20:06:09
通过了，联系让现场面试了

一个小问题，nn什么情况下能保证最优解。最优解都存在啊，只是很难找到，面试官问这个问题是说什么情况下用梯度下降找到的一定是最优解吗？楼主怎么回答的？已加米

您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 100 才可浏览
您当前积分为 0。
使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式

游客，您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 100 才可浏览
您当前积分为 0。
VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式
Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

GondorFu 发表于 2020/01/02 23:25:32
问题的不同，损失函数的不同，会造成最终的目标函数是非凸的。这样很可能就会陷入局部最优点呀。比如简单的二分类问题，如果使用...

哦哦，我理解成面试官问什么情况下可以求得全局最优解了。。