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Beauty.com 10 off 25 + fs！差不多40% off 了！
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Beauty.com 10 off 25 + fs！差不多40% off 了！# Fashion - 美丽时尚
r*h
1 楼
三哥，口音很重
给一堆feature和label，如何用logistic regression求一个classifier
overfit如何处理
解释一下KMeans？
GMM如何估计参数？
是否用过矩阵分解
不同regularizer的异同和作用
编程题：反转链表
概率题：一个人喝醉的人往前走的概率是p，往前一步就要摔倒，但是可以后退
请问他摔倒的概率有多少
感觉答得一般，估计要跪了，求bless
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j*e
2 楼
今天偶然发现beauty.com也有referral program了， 下面这个是我的referral Link：
Get $10 off your $25 Beauty.com order!
http://beauty.tellapal.com/a/clk/VT2vP
点这个进去就会直接看到一个10 off 25的coupon， 如下图所示，直接加入到你购物车
了（但是你要购物车里面有超过25$的东西才能看得到这个offer，然后checkout的总额
会reflect这个10 off），并且现在是25 fs，不过不能跟bing cb合用（我刚才试过了
）。我觉得是非常好的deal，可以最终以15块买到25的东西。 现在还有些比较好的GWP
，比如Caudalie的满25 就送三件套的GWP（注意是在“Brand Spotlight”这个section
不是通常的“Gift With Purchase” Section）
这个不知道什么时候expire哈，所以有买的尽快买。
前后下了两单
1）两个大葡萄水 $26 + ($15 travel set for free)
2）大葡萄水
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r*e
3 楼
电面聊了这么多，应该过了
概率那题不大懂，前n步摔的概率是1-(1-p)^n ?

【在 r**h 的大作中提到】
: 三哥，口音很重
: 给一堆feature和label，如何用logistic regression求一个classifier
: overfit如何处理
: 解释一下KMeans？
: GMM如何估计参数？
: 是否用过矩阵分解
: 不同regularizer的异同和作用
: 编程题：反转链表
: 概率题：一个人喝醉的人往前走的概率是p，往前一步就要摔倒，但是可以后退
: 请问他摔倒的概率有多少
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z*s
4 楼
lz 哪 可以找到那个Caudalie的满25 就送三件套的GWP啊 我加了两个大葡萄水然后灭
有显示GWP的啊
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t*d
5 楼
摔倒的概率为1
因为永远往后走的概率为0

★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8

【在 r*******e 的大作中提到】
: 电面聊了这么多，应该过了
: 概率那题不大懂，前n步摔的概率是1-(1-p)^n ?
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z*s
6 楼
lz 哪 可以找到那个Caudalie的满25 就送三件套的GWP啊 我加了两个大葡萄水然后灭
有显示GWP的啊
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r*h
7 楼
我觉得不是呀
有可能无限往后走，也有可能循环呢
比如说在某地前后前后

【在 t****d 的大作中提到】
: 摔倒的概率为1
: 因为永远往后走的概率为0
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
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c*8
8 楼
我也没有找到满25送三件套的GWP,不过还是下了一个葡萄水，没税省10刀也不错了
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r*h
9 楼
我也不大懂。。。
我的想法是，摔倒只有可能是走了奇数步，然后把所有概率可能加起来
不过序列长了还要考虑排列组合，然后就不懂了

【在 r*******e 的大作中提到】
: 电面聊了这么多，应该过了
: 概率那题不大懂，前n步摔的概率是1-(1-p)^n ?
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p*m
10 楼
你们说的葡萄水到底是啥呢？

【在 c******8 的大作中提到】
: 我也没有找到满25送三件套的GWP,不过还是下了一个葡萄水，没税省10刀也不错了
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t*d
11 楼
大哥，你看懂题了吗
只要往前走就摔倒

【在 r**h 的大作中提到】
: 我觉得不是呀
: 有可能无限往后走，也有可能循环呢
: 比如说在某地前后前后
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r*h
13 楼
我题目没有描述清楚
这么说把，假设那个人站在一维坐标轴的原点，每次可以向正负两个方向移动一个单位
。当他走到1这个位置就会摔倒
但是可以退

【在 t****d 的大作中提到】
: 大哥，你看懂题了吗
: 只要往前走就摔倒
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G*g
14 楼
怎么我放了26块钱的NARS Powder Blush进去购物车没显示10刀 OFF呢？
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t*d
15 楼
1-P（摔倒）
摔倒只能发生在奇数步
求和就可以了
p如果是前行概率，那么
P（摔倒）=p+nchoosek(3,1)(1-p)p^2+nchoosek(5,2)(1-p)^2*p^3+...
化简求和就好

【在 r**h 的大作中提到】
: 我题目没有描述清楚
: 这么说把，假设那个人站在一维坐标轴的原点，每次可以向正负两个方向移动一个单位
: 。当他走到1这个位置就会摔倒
: 但是可以退
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d*2
16 楼
下单了，定了一支Origins 的洗面奶，加上我原来的2刀off，才13刀，笑哦！谢谢搂住
提供的10刀off链接。对了，还得了3个免费的小样。
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r*h
17 楼
C31是不对的
如果先往前走就直接摔倒了，所以只有(后, 前, 前)一种可能呀
五步的时候同理

【在 t****d 的大作中提到】
: 1-P（摔倒）
: 摔倒只能发生在奇数步
: 求和就可以了
: p如果是前行概率，那么
: P（摔倒）=p+nchoosek(3,1)(1-p)p^2+nchoosek(5,2)(1-p)^2*p^3+...
: 化简求和就好
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s*e
18 楼
mm,不能下两单阿
第二单就不给10OFF了
是不是还要重新注册账号啊
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t*d
19 楼
大哥，概率是可以加条件的，只要条件充沛
那就就是假设在第一步跌倒，第三步跌倒，第五步跌倒等等
也就是说
P(a)=P(a,b)+p(a,~b)

【在 r**h 的大作中提到】
: C31是不对的
: 如果先往前走就直接摔倒了，所以只有(后, 前, 前)一种可能呀
: 五步的时候同理
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g*e
21 楼
店面问这么多 可以的！
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m*a
22 楼
“$15 travel set for free”是怎么拿到的？

GWP
section

【在 j****e 的大作中提到】
: 今天偶然发现beauty.com也有referral program了， 下面这个是我的referral Link：
: Get $10 off your $25 Beauty.com order!
: http://beauty.tellapal.com/a/clk/VT2vP
: 点这个进去就会直接看到一个10 off 25的coupon， 如下图所示，直接加入到你购物车
: 了（但是你要购物车里面有超过25$的东西才能看得到这个offer，然后checkout的总额
: 会reflect这个10 off），并且现在是25 fs，不过不能跟bing cb合用（我刚才试过了
: ）。我觉得是非常好的deal，可以最终以15块买到25的东西。 现在还有些比较好的GWP
: ，比如Caudalie的满25 就送三件套的GWP（注意是在“Brand Spotlight”这个section
: 不是通常的“Gift With Purchase” Section）
: 这个不知道什么时候expire哈，所以有买的尽快买。
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t*d
23 楼
对不起，刚刚又想了一下，你说的是对的，所以可能只能用markov chain来做
用坐标来作为状态
设状态0的概率为x，状态1为px
状态-1为(1-p)/px
这样所有状态的状态就都可以用x来表示
所以求结出x就可以得到摔倒的概率了

【在 r**h 的大作中提到】
: C31是不对的
: 如果先往前走就直接摔倒了，所以只有(后, 前, 前)一种可能呀
: 五步的时候同理
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v*y
24 楼
我想买的东西60刀，悲剧啊……啥时还能有30% off呢……
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c*z
25 楼
居然都看得懂XD
可恶Wlab就是不给店面
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s*y
26 楼
这是一个refer的program，跟hautelook,gilt一样；refer别人自己得10刀，别人也减
10刀，貌似长期有效；你可以再建立个账户自己refer自己

【在 s********e 的大作中提到】
: mm,不能下两单阿
: 第二单就不给10OFF了
: 是不是还要重新注册账号啊
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f*e
27 楼
最后一题概率是不是
p/(1-p+p*p)
?

【在 r**h 的大作中提到】
: 三哥，口音很重
: 给一堆feature和label，如何用logistic regression求一个classifier
: overfit如何处理
: 解释一下KMeans？
: GMM如何估计参数？
: 是否用过矩阵分解
: 不同regularizer的异同和作用
: 编程题：反转链表
: 概率题：一个人喝醉的人往前走的概率是p，往前一步就要摔倒，但是可以后退
: 请问他摔倒的概率有多少
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l*a
28 楼
请问有CB么
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f*e
29 楼
楼主是统计的还是CS的？

【在 r**h 的大作中提到】
: 三哥，口音很重
: 给一堆feature和label，如何用logistic regression求一个classifier
: overfit如何处理
: 解释一下KMeans？
: GMM如何估计参数？
: 是否用过矩阵分解
: 不同regularizer的异同和作用
: 编程题：反转链表
: 概率题：一个人喝醉的人往前走的概率是p，往前一步就要摔倒，但是可以后退
: 请问他摔倒的概率有多少
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l*a
30 楼
lz能拿到 bonus吧。
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r*h
31 楼
CS的
这是我当时给的答案不过我觉得不对，因为没有考虑组合的情况

【在 f*****e 的大作中提到】
: 最后一题概率是不是
: p/(1-p+p*p)
: ?
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S*y
32 楼
不可以free shipping啊~~~~~~~~~~~楼主有fs code么~~
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h*u
34 楼
谢谢楼主哦~~~一开始还不晓得在上面买点啥呢，刚好提醒了我，我的水水快要用完了~
~~
买了两瓶大葡萄水，+ free $15 travel set + free shipping!!! $16 only！！！
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r*n
35 楼
都是最基本的machine learning的知识， 比问算法的题目有意思。 最后一题应该是 1
吧
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f*y
36 楼
有没有 绿泥卖？绿泥主要是有什么功用
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f*e
37 楼
p>=1/2 是1
p<1/2 是p/(1-p)？

1

【在 r*******n 的大作中提到】
: 都是最基本的machine learning的知识， 比问算法的题目有意思。 最后一题应该是 1
: 吧
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h*u
38 楼
有绿泥呢，我看了，$61一罐，去角质，清洁型面膜吧~~~
我有别的类似的面膜，前段刚买的，所以不考虑了。。。

【在 f*********y 的大作中提到】
: 有没有 绿泥卖？绿泥主要是有什么功用
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r*n
39 楼
LZ 是new grad吗？我在他家网站上面看了下，貌似没有new grad的position
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F*2
40 楼
这不是华人粉版那个吵翻天的帖子吗？
。。。

GWP
section

【在 j****e 的大作中提到】
: 今天偶然发现beauty.com也有referral program了， 下面这个是我的referral Link：
: Get $10 off your $25 Beauty.com order!
: http://beauty.tellapal.com/a/clk/VT2vP
: 点这个进去就会直接看到一个10 off 25的coupon， 如下图所示，直接加入到你购物车
: 了（但是你要购物车里面有超过25$的东西才能看得到这个offer，然后checkout的总额
: 会reflect这个10 off），并且现在是25 fs，不过不能跟bing cb合用（我刚才试过了
: ）。我觉得是非常好的deal，可以最终以15块买到25的东西。 现在还有些比较好的GWP
: ，比如Caudalie的满25 就送三件套的GWP（注意是在“Brand Spotlight”这个section
: 不是通常的“Gift With Purchase” Section）
: 这个不知道什么时候expire哈，所以有买的尽快买。
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f*e
41 楼
p=0的时候肯定不是1。所以还是个分段函数，有点意思。

1

【在 r*******n 的大作中提到】
: 都是最基本的machine learning的知识， 比问算法的题目有意思。 最后一题应该是 1
: 吧
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m*a
42 楼
啊？为什么吵翻天了？
我用那个link下了两单，不会有什么事吧？

【在 F*******2 的大作中提到】
: 这不是华人粉版那个吵翻天的帖子吗？
: 。。。
:
: GWP
: section
avatar
r*n
43 楼
最后那个问题是martingale stopping time的升级版
如果p不等于0.5，不是martingale，但是可以算出均值(2p-1)n
Let X_n = S_n + (2p-1)n, where S_n is a martingale, E(S_n) = 0，n is # steps
Let Z_n = exp{sigma*S_n}*(2/(exp{sigma}+exp{-sigma})), which is a martingale
, E(Z_n) = 0, and sigma is a design parameter. Then you can express Z_n in
terms of X_n.
A martingale stopped at stopping time is still a martingale
E(Z_{min{n,tau}}) = 0, where tau denotes stopping time
Now you can choose X_n = 1 and X_n = -infinity as the stopping criteria.
Using the above identity, substituting X_n with 1 and -infinity, you can set
up an equation involving prob{X_n=1} and solve for it.
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u*o
45 楼
嘛也不说，MARK走人
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l*a
46 楼
奇怪,我的回帖又看到了
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u*o
47 楼
LZ你申的这个位置是DATA SCIENTIST还是SDE啊？
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F*2
48 楼
其实也没啥。。。
下单没有问题的
只是华人有人说那个lz用refer的link赚好处，很多人不满或者眼红之类的
这个楼主和那个楼主是同一个人吗？？？
帖子内容都一样的

【在 m*****a 的大作中提到】
: 啊？为什么吵翻天了？
: 我用那个link下了两单，不会有什么事吧？
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f*3
49 楼
那个摔跤的有这么复杂么，不就是个geometric distribution么？
往前一步是硬币正面（p），往后是硬币反面（1-p），一直抛到第一次正面停止，求期
望抛几次（走几步）怎么martingale都整出来了，又不是deshaw的onsite
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u*g
50 楼
我的单被cancel了，为什么啊？姐妹们的呢？
avatar
r*n
51 楼
LZ后来补充了一下题目
如果是你这么理解题意，摔倒的概率为1，题目没要求求期望

【在 f*******3 的大作中提到】
: 那个摔跤的有这么复杂么，不就是个geometric distribution么？
: 往前一步是硬币正面（p），往后是硬币反面（1-p），一直抛到第一次正面停止，求期
: 望抛几次（走几步）怎么martingale都整出来了，又不是deshaw的onsite
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u*g
52 楼
我的单被cancel了，为什么啊？姐妹们的呢？
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J*3
53 楼
赞！Bless!
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j*r
54 楼
昨天下的葡萄水单也被cancel了。重新买了一个nars腮红。26刀结帐的时候-15刀。11
刀免运费免税买下了，还是挺划算的。就是不知道为什么今天就可以-15了？
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s*G
55 楼
re这个！！
CS的同志们应该复习复习quant版的数学题目！！！

【在 f*******3 的大作中提到】
: 那个摔跤的有这么复杂么，不就是个geometric distribution么？
: 往前一步是硬币正面（p），往后是硬币反面（1-p），一直抛到第一次正面停止，求期
: 望抛几次（走几步）怎么martingale都整出来了，又不是deshaw的onsite
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m*a
56 楼
我的order也被cancel了
我买了两个caudalie的葡萄水

【在 u****g 的大作中提到】
: 我的单被cancel了，为什么啊？姐妹们的呢？
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s*r
57 楼
new CS PHD，拿到面试应该没问题

【在 r*********n 的大作中提到】
: LZ 是new grad吗？我在他家网站上面看了下，貌似没有new grad的position
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a*u
59 楼
你面的啥职位啊，为嘛我的电面巨简单。。。
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v*a
60 楼
。。。这个明显不对。因为这个process的success的定义和geometric的success完全不
一样。
举个简单的例子吧，geometric中，扔硬币扔了7次反面，第八次是正面，叫做失败了7
次第八次成功了。
但是这个走路的，往左边走了7步，然后往右走了一步，那也只是到了坐标-6的地方，
离+1还远呢。。。
而且，这道题是要算概率，而不是算期望。

【在 f*******3 的大作中提到】
: 那个摔跤的有这么复杂么，不就是个geometric distribution么？
: 往前一步是硬币正面（p），往后是硬币反面（1-p），一直抛到第一次正面停止，求期
: 望抛几次（走几步）怎么martingale都整出来了，又不是deshaw的onsite
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v*a
61 楼
I think so...

【在 f*****e 的大作中提到】
: p>=1/2 是1
: p<1/2 是p/(1-p)？
:
: 1
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x*0
62 楼
mark
avatar
g*y
63 楼
这是SWDE的面试吗？还是data analyst？
机器学习的东西多了些，超出码农的范畴了吧！

【在 r**h 的大作中提到】
: 三哥，口音很重
: 给一堆feature和label，如何用logistic regression求一个classifier
: overfit如何处理
: 解释一下KMeans？
: GMM如何估计参数？
: 是否用过矩阵分解
: 不同regularizer的异同和作用
: 编程题：反转链表
: 概率题：一个人喝醉的人往前走的概率是p，往前一步就要摔倒，但是可以后退
: 请问他摔倒的概率有多少
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