第三部分： ML Cross-validation。我以ten-fold举例。后来它问我为什么要ten-fold。如果dataset只有200行，还用ten-fold supervised vs unsupervised learning。解释一下，然后问了我unsupervised learning有哪些算法。有没有用到高斯分布的聚类算法 如何区分deep learning or non-deep learning，在deep learning里面一般怎么建模；batch的sample size是属于majority or minority 估计因为我是统计专业的，简历上没有太多他可以问的，他就抓住了我简历上的Technologies一行问了好多。如下 说说你用R和Python的场合，为什么。 说说你使用TensorFlow和Pytorch的经历，二者有什么不一样 介绍下Hadoop和Hive
总体感觉还不错。面试官人很好，你回答地不完美的地方会跟你说一说他的想法，对面试者很有帮助。最后随便聊天的时候也给人感觉很真诚。可 Amanda882，本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览，您当前积分为 46。 查看如何攒积分 Click here for more info. 0]]) 给一个点，把它周围 (上下左右)的非0都变成0。再把它周围点的周围点的非0变成0，依次往外扩展，知道周围点hit the edge。 唉，这轮coding我写的很糟。没怎么刷过算法题，去年面Amazon的DS intern的时候也没有考算法，coding考的是SQL和data manipulation，所以今年大意了，也没好好准备算法。就跪在这轮了。（明年再战hh
第一轮面试 1月7日 第一轮面试分为3部分。 第一部分：聊背景，为了让面试官更了解你. 1point3acres
简单介绍下自己现在在做的项目 统计和machine learning的区别 毕业后的一些打算，如何和你的phd生涯联系在一起
第二部分: BQ
描述一个经历，你学新东西的时候的经历，最后结果怎么样。你prefer怎么学新东西，看视频or看书。再概括性的说一下你学新东西的时候整套流程 描述一个经历，因为时间关系or能力原因没能及时完成一个项目，你是怎么解决的。
第三部分： ML
Cross-validation。我以ten-fold举例。后来它问我为什么要ten-fold。如果dataset只有200行，还用ten-fold supervised vs unsupervised learning。解释一下，然后问了我unsupervised learning有哪些算法。有没有用到高斯分布的聚类算法 如何区分deep learning or non-deep learning，在deep learning里面一般怎么建模；batch的sample size是属于majority or minority 估计因为我是统计专业的，简历上没有太多他可以问的，他就抓住了我简历上的Technologies一行问了好多。如下 说说你用R和Python的场合，为什么。 说说你使用TensorFlow和Pytorch的经历，二者有什么不一样 介绍下Hadoop和Hive
总体感觉还不错。面试官人很好，你回答地不完美的地方会跟你说一说他的想法，对面试者很有帮助。最后随便聊天的时候也给人感觉很真诚。可 Amanda882，本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览，您当前积分为 46。 查看如何攒积分 Click here for more info. 0]]) 给一个点，把它周围 (上下左右)的非0都变成0。再把它周围点的周围点的非0变成0，依次往外扩展，知道周围点hit the edge。
唉，这轮coding我写的很糟。没怎么刷过算法题，去年面Amazon的DS intern的时候也没有考算法，coding考的是SQL和data manipulation，所以今年大意了，也没好好准备算法。就跪在这轮了。（明年再战hh