骨骼 电话面试 DS PhD New Grad

楼主是不是new grad有点说来话长，快毕业的时候入职了一家不靠谱的startup做ds，入职没多久就陷入快被layoff的现实。。。。
谷歌家的HR是在lz还在学校的时候就联系的了（lz非纯统计专业），19年春天就电话聊过，因为当时已经决定先去startup开始ds工作，另一方面也觉得自己当时准备论文什么的没时间和精力重新复习，就推了谷歌家的面试。。。。
后面就是进入了吃喝玩乐的状态直到发现面临layoff。。我就重新联系的他家HR开始了面试，但是因为这个指标开始的太早了，还

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ven entry based on their sequence index

lz面试前虽然看了些面经，但是当时时间紧张，面试前心态就很崩了，也没想到会问的那么细，所以这次把自己的面经细一点的写出来，大家引以为戒。

最近积分不够了，打算把面过的几家公司面经陆续写出来，帮助更多的人，请大家友情加米！！！谢谢！

楼主能加个好友吗，我最近也要面谷歌，微信583468659

统计第二题regression 加regularization应该怎么答呀

同求“regression： linear regression把IV x1， x2 换成x1+x2 和 x1-x2去估计Y 对于计算coefficient会有社么影响，对Y有什么影响，对于y_new会有什么影响，如果x1 x2 高度相关又会怎么样？
如果用regularization，以上的问题重新问一遍，各个方面又会怎么变化？” 如何答？

替换后 y 的估计不会有变化的 高度相关理论上也没问题吧 只是可能会出现稀疏矩阵。。。计算会有问题 不对 如果高度相关本来就会稀疏矩阵运算了 所以高度相关对结果没啥问题啊。 这相当于对X做了列变换而已。右乘了一个nonsingular矩阵

bootstrap 多少sample和sample size怎么决定？有公式么