灵应MLE电面挂经

内推了一个月以后recruiter联系，估计是刚放出hc。

一个中亚phd+国人phd shadow，都是入职一年左右。

先是聊了一下工作经验，因为这是一个做modeling比较多的岗位，对于之前建过的什么模型，处理的什么样的数据，数据量问的比较细。

利口齐刘。我是先用comment写了一点pseudo code讲了一下大概的思路，然后开始写代码。在写代码的途中一直被打断，问说这行是什么意思，为啥要写这行，能不能写的更elegantly一点。建议大家能先把大部分的算法细节讲清楚之后，再开始写代码，如果能边写边comment，或者很仔细的解释就能更好了。

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个问题，一是如果MLE换成MAP，求的是什么。二是，为什么logistic regression对于correlated features表现不好。我觉得我第二个follow up没答好，也请教各位会如何回答这个问题。

第二天收到了据信。

写了这么多，求大米！会尽量回答大家的问题

huangjinsuzhou 发表于 2021-9-4 23:31
这公司都不是一线公司了，考的内容还挺多

他家最常见的是手推SVM，这个讲logistic rregression已经是小意思了

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感觉楼主答得挺好的，coding有bug-free吗？

请问MLE换成MAP楼主是怎么回答的？ MAP不就是MLE加一个prioir吗？

第二个可以看看，感觉就是linear boundary在有correlated feature下面不stable。
https://stats.stackexchange.com/ ... c-regression/250386

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谢谢分享，已加米？请问LZ 面的岗位名称, SWE-AI ？

这公司都不是一线公司了，考的内容还挺多

匿名者 发表于 2021-9-4 19:58
谢谢分享，已加米？请问LZ 面的岗位名称, SWE-AI ？

当时是叫Software Engineer, Machine Learning，现在好像没了

What is the Leetcode number ?