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刚面完A家,给留了一个coding assignment, 今天晚上必须发过去,这是什么节奏?
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刚面完A家,给留了一个coding assignment, 今天晚上必须发过去,这是什么节奏?# JobHunting - 待字闺中
u*o
1
刚刚面完A家二面,面的还凑合吧,有一些错,但都反映过来了。
最后他给留了一道题,还必须今晚就给他发了,然后让等recruiter的信。
我怎么在板上蹲这么久,没见过有让干这事的啊!我这一天还有好多事,
现在都别干了,使劲憋这个assignment吧。。
大神们能给指点一下吗,这是好还是不好的indicator啊,可能不是很好吧
要不干嘛还另外设这一关啊,估计是对我的coding能力不大信任呀。。
有桑啊!
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l*n
2
应该没啥吧,估计面试的时候觉得来不及让你写了,让你回家做做看,刚好也能看看你
的实际coding怎么样。

【在 u*****o 的大作中提到】
: 刚刚面完A家二面,面的还凑合吧,有一些错,但都反映过来了。
: 最后他给留了一道题,还必须今晚就给他发了,然后让等recruiter的信。
: 我怎么在板上蹲这么久,没见过有让干这事的啊!我这一天还有好多事,
: 现在都别干了,使劲憋这个assignment吧。。
: 大神们能给指点一下吗,这是好还是不好的indicator啊,可能不是很好吧
: 要不干嘛还另外设这一关啊,估计是对我的coding能力不大信任呀。。
: 有桑啊!

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d*u
3
贴出来看看呗

【在 u*****o 的大作中提到】
: 刚刚面完A家二面,面的还凑合吧,有一些错,但都反映过来了。
: 最后他给留了一道题,还必须今晚就给他发了,然后让等recruiter的信。
: 我怎么在板上蹲这么久,没见过有让干这事的啊!我这一天还有好多事,
: 现在都别干了,使劲憋这个assignment吧。。
: 大神们能给指点一下吗,这是好还是不好的indicator啊,可能不是很好吧
: 要不干嘛还另外设这一关啊,估计是对我的coding能力不大信任呀。。
: 有桑啊!

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h*6
4
我觉得这多好啊 相当于最后一面面试不用再被面试题和运气折磨
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s*u
5
这是好事啊。面试表现先不说,至少多了一个送分的环节吧?
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p*t
6
不说明啥吧,我两周前amazon第一次电面也留了个coding assignment,题不难,但我还
是第一回有bug,被好心退回来重新submit。。。

【在 u*****o 的大作中提到】
: 刚刚面完A家二面,面的还凑合吧,有一些错,但都反映过来了。
: 最后他给留了一道题,还必须今晚就给他发了,然后让等recruiter的信。
: 我怎么在板上蹲这么久,没见过有让干这事的啊!我这一天还有好多事,
: 现在都别干了,使劲憋这个assignment吧。。
: 大神们能给指点一下吗,这是好还是不好的indicator啊,可能不是很好吧
: 要不干嘛还另外设这一关啊,估计是对我的coding能力不大信任呀。。
: 有桑啊!

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c*e
7
我朋友一公司直接就因为bug把人拒了。

我还

【在 p***t 的大作中提到】
: 不说明啥吧,我两周前amazon第一次电面也留了个coding assignment,题不难,但我还
: 是第一回有bug,被好心退回来重新submit。。。

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J*3
8
看上你了应该是
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u*o
9
我真是欲哭无泪啊, 这个assignment好难做,调啊调还是有问题! amazon真是好狠心
,我也好笨!
怎么大家都是fresh,人家别人就能做online assignment, 我就苦兮兮的店面,最后还
要做一道网上也找不到答案的坑爹题?
RP真是有够差的

【在 J****3 的大作中提到】
: 看上你了应该是
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l*n
10
看你搞了一天了,是什么题目这么难?或者是你debu能力太差?

【在 u*****o 的大作中提到】
: 我真是欲哭无泪啊, 这个assignment好难做,调啊调还是有问题! amazon真是好狠心
: ,我也好笨!
: 怎么大家都是fresh,人家别人就能做online assignment, 我就苦兮兮的店面,最后还
: 要做一道网上也找不到答案的坑爹题?
: RP真是有够差的

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u*o
11
是我太差呀
题目是:有n组数据,每组数可能来自两个distribution,都是normal, 但mean和
variance不一样,写一个function, output estimator of mean + variance of each
class.
是expectation-maximization的变种题

【在 l*n 的大作中提到】
: 看你搞了一天了,是什么题目这么难?或者是你debu能力太差?
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z*e
12
计算一个数组的mean和variance
由于这是两个normal相加,所以mean和variance都是两个独立的mean和variance的关系
翻统计书,我不太记得了,不过应该是如下关系
mean = (mean1 + mean2)/2
variance = variance1 + variance2 + 2Cov12
从题目看,这个Cov12应该是0
然后就是解二元二次方程组
java写sqrt什么要用Math.sqrt来做
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z*e
13
先取样,然后estimate population mean&variance
然后解二元二次方程组
这个过程估计不会让你写程序来解
你自己解好,用math包给包装一下
搞定
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z*e
14
如果有兴趣,看看apache common math
里面有统计,线性代数这些包
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s*w
15
n 组数据是独立的吗?
独立的话,就看一组数据,是不是就做简单的 soft k-means by e-m
1. random initialize x as from N(u1,sigma1), or from N(u2,sigma2)
2. L= II P(x|u1,sigma1) II P(x|u2,sigma2); to maximize L, we get u=sample
average and sigma=sum (x-u)^2/n; so update u and sigma
3. for each x, compute the two P(x|u,sigma) and re-assign
4. loop between 2,3 until convergence

each

【在 u*****o 的大作中提到】
: 是我太差呀
: 题目是:有n组数据,每组数可能来自两个distribution,都是normal, 但mean和
: variance不一样,写一个function, output estimator of mean + variance of each
: class.
: 是expectation-maximization的变种题

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s*w
16
大拿,这个两个 class 的比例是不知道的,所以不能简单的认为二元二次方程组里是
1:1 相加

【在 z****e 的大作中提到】
: 计算一个数组的mean和variance
: 由于这是两个normal相加,所以mean和variance都是两个独立的mean和variance的关系
: 翻统计书,我不太记得了,不过应该是如下关系
: mean = (mean1 + mean2)/2
: variance = variance1 + variance2 + 2Cov12
: 从题目看,这个Cov12应该是0
: 然后就是解二元二次方程组
: java写sqrt什么要用Math.sqrt来做

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u*o
17
谢谢蜥蜴哥指点 :)
我查了,如果这个distribution z 只是一部分来自x,一部分来自y,那z的mean
和x,y是没有关系的。有关系的情况是z = x + y, 那么mean(z) = mean(x) + mean(y)
这题似乎只能implement EM, 通过convergence解。。which 我解的不太对。。。

【在 z****e 的大作中提到】
: 计算一个数组的mean和variance
: 由于这是两个normal相加,所以mean和variance都是两个独立的mean和variance的关系
: 翻统计书,我不太记得了,不过应该是如下关系
: mean = (mean1 + mean2)/2
: variance = variance1 + variance2 + 2Cov12
: 从题目看,这个Cov12应该是0
: 然后就是解二元二次方程组
: java写sqrt什么要用Math.sqrt来做

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u*o
18
谢谢熊, 我就是这么做的, 但estimate的数据mu 和 sigma 和已知的不吻合,不精确
,说明程序有问题。
比如我generate的data是N1(0,1), N2(2,3),跑完我应该得到u1=0,mu2=2...
但是得到的不是,我觉得还是哪里有问题。
算了我先回家吃点饭,都要饿死了。生活怎么这么艰辛!
还非让我今晚就发过去!
我被这个三哥害死了!

【在 s*w 的大作中提到】
: n 组数据是独立的吗?
: 独立的话,就看一组数据,是不是就做简单的 soft k-means by e-m
: 1. random initialize x as from N(u1,sigma1), or from N(u2,sigma2)
: 2. L= II P(x|u1,sigma1) II P(x|u2,sigma2); to maximize L, we get u=sample
: average and sigma=sum (x-u)^2/n; so update u and sigma
: 3. for each x, compute the two P(x|u,sigma) and re-assign
: 4. loop between 2,3 until convergence
:
: each

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s*w
19
N(0,1) 和 N(2,3) 重复的太多了,你不能指望得到准确聚类,有很大 bayes error
在那里的
换个 N(0,1) 和 N(3,1) 先试试

【在 u*****o 的大作中提到】
: 谢谢熊, 我就是这么做的, 但estimate的数据mu 和 sigma 和已知的不吻合,不精确
: ,说明程序有问题。
: 比如我generate的data是N1(0,1), N2(2,3),跑完我应该得到u1=0,mu2=2...
: 但是得到的不是,我觉得还是哪里有问题。
: 算了我先回家吃点饭,都要饿死了。生活怎么这么艰辛!
: 还非让我今晚就发过去!
: 我被这个三哥害死了!

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b*5
20
is this an interview for like a data scientist role?

each

【在 u*****o 的大作中提到】
: 是我太差呀
: 题目是:有n组数据,每组数可能来自两个distribution,都是normal, 但mean和
: variance不一样,写一个function, output estimator of mean + variance of each
: class.
: 是expectation-maximization的变种题

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u*o
21
牛肉姐真是兰心蕙质啊。
我放弃了,没这个本事不去折腾自己。
继续刷题去申请SDE好了

【在 b**********5 的大作中提到】
: is this an interview for like a data scientist role?
:
: each

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b*5
22
看到这题, 我直接贵了。 我最不好的, 就是数学了

【在 u*****o 的大作中提到】
: 牛肉姐真是兰心蕙质啊。
: 我放弃了,没这个本事不去折腾自己。
: 继续刷题去申请SDE好了

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z*e
23
如果你们要用em
要看懂这个
http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%80%93maximization_a
用高级语言尤其是java实现这个的确是很蛋疼
apache common math可以帮一点忙
但是帮不了太多
用r可能还快

【在 u*****o 的大作中提到】
: 牛肉姐真是兰心蕙质啊。
: 我放弃了,没这个本事不去折腾自己。
: 继续刷题去申请SDE好了

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s*w
25
A = Amazon 还是 Apple? 把 job description 发出来看看

【在 u*****o 的大作中提到】
: 牛肉姐真是兰心蕙质啊。
: 我放弃了,没这个本事不去折腾自己。
: 继续刷题去申请SDE好了

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A*g
27
版上说a一般是amazon, apple会说apple

【在 s*w 的大作中提到】
: A = Amazon 还是 Apple? 把 job description 发出来看看
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u*o
28
多谢几位牛人拔刀相助,总算是交了,还有些问题,不过实在是写不动了。
我面的是Amazon, 面的职位是machine learning scientist, 面的组是广告组。
我先去喘口气休息一下,过两天来上面经
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c*o
29
看了一下job description,要求很高啊,Ph.D+5年工作经验 。。。。
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