t*e
2 楼
准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
那样倒好，都一样准备就行了）
有没有好心人给些hints?
做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
那样倒好，都一样准备就行了）
有没有好心人给些hints?
s*9
3 楼
我收到移民局要其他证据的信, 我EB2, PD 2010年3月, 2012 年交485, 拿到工卡. 后
续了2次. 这两次续都没通过律师, 自己整的.
我的补件信律师看后就写了雇佣证明, 让加上,工资单, W-2. I-693. 我的问题是, 我
需要交工卡的复印件吗?
续了2次. 这两次续都没通过律师, 自己整的.
我的补件信律师看后就写了雇佣证明, 让加上,工资单, W-2. I-693. 我的问题是, 我
需要交工卡的复印件吗?
K*D
4 楼
最近偶对野草感兴趣，所以列几个最强力的。希望大家也举一些你们当地
最著名的野草。
偶在Pacific Northwest (PNW). 本地最强weed排名（全都是多年生）：
5. Wild clematis
这个玩意偶没有怎么留意过，不过本地survey是top 5 weed.
4. English ivy
周围走走，1/3的人家前院爬满了这玩意。很多人拿它当ground cover。结果
直接take over整个院子，爬上树，然后树失去阳光而亡。
3. Japanese knotweed
这个玩意是全球公敌（top 100），你那儿估计也有。几乎除不掉，挖了又长。
偶前院的一颗，已经连续除了两年，还健在。这玩意强到在英国不挖非法，而且
影响你房子的价值。
不过据说可以吃。马上要发芽了，偶准备试试。偶们这儿到处都是。
2. Scotch broom
高速边、邻里巷间满山遍野都是，一到春天一片黄色。本来就已经多年生，外加
无数可弹射的种子，轻松take over landscape.
1. Himalayan blackberry
高居榜首，无人能敌。Blackberry涉及的地域，叶子密到无任何其他东西可长，
无任何动物可以穿越，然后不停的长弯曲的runner扩展。所以很多人直接就
院子里一大片blackberry当围墙。
偶们的气候特别适合这个东东（长期下雨，酸性土壤）。别的地方需要种着吃，
偶们这里路边随便吃。
除此之外，还有两种植物也是一个级别的，不过都是本地植物，所以被政府提倡
种植，不算weed。一个是sword fern，一个是Salal.
你们那里的著名weed是啥？偶知道有一些很著名的weed，偶们这里太冷长不好
（葛-kudzu，金银花-Japanese honeysuckle），但是偶很感兴趣。
最著名的野草。
偶在Pacific Northwest (PNW). 本地最强weed排名（全都是多年生）：
5. Wild clematis
这个玩意偶没有怎么留意过，不过本地survey是top 5 weed.
4. English ivy
周围走走，1/3的人家前院爬满了这玩意。很多人拿它当ground cover。结果
直接take over整个院子，爬上树，然后树失去阳光而亡。
3. Japanese knotweed
这个玩意是全球公敌（top 100），你那儿估计也有。几乎除不掉，挖了又长。
偶前院的一颗，已经连续除了两年，还健在。这玩意强到在英国不挖非法，而且
影响你房子的价值。
不过据说可以吃。马上要发芽了，偶准备试试。偶们这儿到处都是。
2. Scotch broom
高速边、邻里巷间满山遍野都是，一到春天一片黄色。本来就已经多年生，外加
无数可弹射的种子，轻松take over landscape.
1. Himalayan blackberry
高居榜首，无人能敌。Blackberry涉及的地域，叶子密到无任何其他东西可长，
无任何动物可以穿越，然后不停的长弯曲的runner扩展。所以很多人直接就
院子里一大片blackberry当围墙。
偶们的气候特别适合这个东东（长期下雨，酸性土壤）。别的地方需要种着吃，
偶们这里路边随便吃。
除此之外，还有两种植物也是一个级别的，不过都是本地植物，所以被政府提倡
种植，不算weed。一个是sword fern，一个是Salal.
你们那里的著名weed是啥？偶知道有一些很著名的weed，偶们这里太冷长不好
（葛-kudzu，金银花-Japanese honeysuckle），但是偶很感兴趣。
w*e
5 楼
前一类人讲究性价比，讲究自己动手，讲究可扩展性。
后一类人讲究界面，讲究品味，讲究出钱让别人来解决问题。
让这两类人来评价同一个产品，不打破头才怪。
后一类人讲究界面，讲究品味，讲究出钱让别人来解决问题。
让这两类人来评价同一个产品，不打破头才怪。
R*8
6 楼
包子！
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
f*e
7 楼
PRML搞熟基本就行了吧。
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
w*9
8 楼
问你要“其他证据“具体是什么证据？
如果没有指明要就不用
如果没有指明要就不用
j*z
9 楼
https://www.youtube.com/watch?v=C430YRRXHzg
我这儿有这个，想想我现在做视频源出可能这个，这些野草长在邻居那，真是懒得要命
，从不打理，这个还老吸引苍蝇，我那时拍下来想给邻居看，那时也不怎么拍照的，但
视频里看不清苍蝇，所以也就罢了。这个当证据好像不给力。上面苍蝇很多。
我这儿有这个，想想我现在做视频源出可能这个，这些野草长在邻居那，真是懒得要命
，从不打理，这个还老吸引苍蝇，我那时拍下来想给邻居看，那时也不怎么拍照的，但
视频里看不清苍蝇，所以也就罢了。这个当证据好像不给力。上面苍蝇很多。
o*6
10 楼
Android才是DIY爱好者，刷各种rom刷得不亦乐乎。
L*i
11 楼
bso!
包子！
包子！
t*e
12 楼
什么叫PRML啊？ pattern recognition & machine learning?
【在 f*****e 的大作中提到】
: PRML搞熟基本就行了吧。
【在 f*****e 的大作中提到】
: PRML搞熟基本就行了吧。
K*D
13 楼
长这么大够呛了，已经基本无法靠人的力量清除干净了。这玩意有legendary regrowth
ability.
你需要防着别让它长过来。它是rhizome根，到处乱窜型。整个是加强版鱼腥草。
偶一直梦想着咱的菜要是这么强就好了。
【在 j****z 的大作中提到】
: https://www.youtube.com/watch?v=C430YRRXHzg
: 我这儿有这个，想想我现在做视频源出可能这个，这些野草长在邻居那，真是懒得要命
: ，从不打理，这个还老吸引苍蝇，我那时拍下来想给邻居看，那时也不怎么拍照的，但
: 视频里看不清苍蝇，所以也就罢了。这个当证据好像不给力。上面苍蝇很多。
ability.
你需要防着别让它长过来。它是rhizome根，到处乱窜型。整个是加强版鱼腥草。
偶一直梦想着咱的菜要是这么强就好了。
【在 j****z 的大作中提到】
: https://www.youtube.com/watch?v=C430YRRXHzg
: 我这儿有这个，想想我现在做视频源出可能这个，这些野草长在邻居那，真是懒得要命
: ，从不打理，这个还老吸引苍蝇，我那时拍下来想给邻居看，那时也不怎么拍照的，但
: 视频里看不清苍蝇，所以也就罢了。这个当证据好像不给力。上面苍蝇很多。
g*s
14 楼
wp别舔个脸往上凑
要比也是android跟ios比，3%的占有率，跟黑莓玩儿去吧
【在 w********e 的大作中提到】
: 前一类人讲究性价比，讲究自己动手，讲究可扩展性。
: 后一类人讲究界面，讲究品味，讲究出钱让别人来解决问题。
: 让这两类人来评价同一个产品，不打破头才怪。
要比也是android跟ios比，3%的占有率，跟黑莓玩儿去吧
【在 w********e 的大作中提到】
: 前一类人讲究性价比，讲究自己动手，讲究可扩展性。
: 后一类人讲究界面，讲究品味，讲究出钱让别人来解决问题。
: 让这两类人来评价同一个产品，不打破头才怪。
y*2
15 楼
包子！！！
d*x
16 楼
yes
【在 t********e 的大作中提到】
: 什么叫PRML啊？ pattern recognition & machine learning?
【在 t********e 的大作中提到】
: 什么叫PRML啊？ pattern recognition & machine learning?
j*z
17 楼
每年都出来，我这儿有，我只能不断拔。但他那儿我就没办法了。
c*l
18 楼
我也觉的 wp这种还diy 换壳随心吧？
i*o
19 楼
包子！ 我的被cancel了。。
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
t*e
20 楼
好奇面试会怎么问呢？“你知不知道xxx model?”, or "this is a concrete problem
, ...., which model do you try to apply?"
, ...., which model do you try to apply?"
y*2
21 楼
这里面有几钟weed我们这也很常见，特别是4常春藤和3虎杖，第1个黑莓是水果
128516;我们这也有野生的，只是长得比较小，要说weed，菜地里的weed最多，像
carpetweed， 马齿苋，碎米荠， shepherd's purse一种像荠菜的假荠菜也很多，还有
野生的喇叭花等等。
【在 K****D 的大作中提到】
: 最近偶对野草感兴趣，所以列几个最强力的。希望大家也举一些你们当地
: 最著名的野草。
: 偶在Pacific Northwest (PNW). 本地最强weed排名（全都是多年生）：
: 5. Wild clematis
: 这个玩意偶没有怎么留意过，不过本地survey是top 5 weed.
: 4. English ivy
: 周围走走，1/3的人家前院爬满了这玩意。很多人拿它当ground cover。结果
: 直接take over整个院子，爬上树，然后树失去阳光而亡。
: 3. Japanese knotweed
: 这个玩意是全球公敌（top 100），你那儿估计也有。几乎除不掉，挖了又长。
128516;我们这也有野生的，只是长得比较小，要说weed，菜地里的weed最多，像
carpetweed， 马齿苋，碎米荠， shepherd's purse一种像荠菜的假荠菜也很多，还有
野生的喇叭花等等。
【在 K****D 的大作中提到】
: 最近偶对野草感兴趣，所以列几个最强力的。希望大家也举一些你们当地
: 最著名的野草。
: 偶在Pacific Northwest (PNW). 本地最强weed排名（全都是多年生）：
: 5. Wild clematis
: 这个玩意偶没有怎么留意过，不过本地survey是top 5 weed.
: 4. English ivy
: 周围走走，1/3的人家前院爬满了这玩意。很多人拿它当ground cover。结果
: 直接take over整个院子，爬上树，然后树失去阳光而亡。
: 3. Japanese knotweed
: 这个玩意是全球公敌（top 100），你那儿估计也有。几乎除不掉，挖了又长。
t*y
22 楼
每次看到一个用920之类比较‘贵’的WP的，就知道又看到一个自以为是的SB。
520/521之类百元以下机用户不算。
520/521之类百元以下机用户不算。
i*8
23 楼
baozi
m*t
24 楼
楼主，你是phd毕业吗。感觉做机器学习和神经网络这块的门槛挺高的。
K*D
25 楼
你加上的这几种偶这里只有喇叭花，偶院子里就有好多。虽然排不上前5，也够烦人的，
两周不拔又绕满了。偶心想要是红薯也能长这么健壮就好了。。。
【在 y****2 的大作中提到】
: 这里面有几钟weed我们这也很常见，特别是4常春藤和3虎杖，第1个黑莓是水果
: 128516;我们这也有野生的，只是长得比较小，要说weed，菜地里的weed最多，像
: carpetweed， 马齿苋，碎米荠， shepherd's purse一种像荠菜的假荠菜也很多，还有
: 野生的喇叭花等等。
两周不拔又绕满了。偶心想要是红薯也能长这么健壮就好了。。。
【在 y****2 的大作中提到】
: 这里面有几钟weed我们这也很常见，特别是4常春藤和3虎杖，第1个黑莓是水果
: 128516;我们这也有野生的，只是长得比较小，要说weed，菜地里的weed最多，像
: carpetweed， 马齿苋，碎米荠， shepherd's purse一种像荠菜的假荠菜也很多，还有
: 野生的喇叭花等等。
p*o
26 楼
说这个话的才是自以为是的sb
【在 t*******y 的大作中提到】
: 每次看到一个用920之类比较‘贵’的WP的，就知道又看到一个自以为是的SB。
: 520/521之类百元以下机用户不算。
【在 t*******y 的大作中提到】
: 每次看到一个用920之类比较‘贵’的WP的，就知道又看到一个自以为是的SB。
: 520/521之类百元以下机用户不算。
s*r
27 楼
re, baozi
t*h
28 楼
which companies? sometimes they ask pretty practical problems. usually they
start with what data they have and see how you approach
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
start with what data they have and see how you approach
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
y*2
29 楼
是啊，我菜地里的也是每年不断的除，有些地里的野草就是靠一小段短短的根来年春天
又能发芽，真的是顽强。
的，
【在 K****D 的大作中提到】
: 你加上的这几种偶这里只有喇叭花，偶院子里就有好多。虽然排不上前5，也够烦人的，
: 两周不拔又绕满了。偶心想要是红薯也能长这么健壮就好了。。。
又能发芽，真的是顽强。
的，
【在 K****D 的大作中提到】
: 你加上的这几种偶这里只有喇叭花，偶院子里就有好多。虽然排不上前5，也够烦人的，
: 两周不拔又绕满了。偶心想要是红薯也能长这么健壮就好了。。。
Z*o
30 楼
这也值得回复？
【在 p*******o 的大作中提到】
: 说这个话的才是自以为是的sb
【在 p*******o 的大作中提到】
: 说这个话的才是自以为是的sb
L*1
31 楼
baozi
t*e
32 楼
我是CS phd， 不过不是ML方向的，我觉得ML好难……
【在 m****t 的大作中提到】
: 楼主，你是phd毕业吗。感觉做机器学习和神经网络这块的门槛挺高的。
【在 m****t 的大作中提到】
: 楼主，你是phd毕业吗。感觉做机器学习和神经网络这块的门槛挺高的。
t*e
33 楼
发包子啊
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
o*d
34 楼
请教一下,难在哪?还没有仔细看过,不过当年差点走了这个方向
【在 t********e 的大作中提到】
: 我是CS phd， 不过不是ML方向的，我觉得ML好难……
【在 t********e 的大作中提到】
: 我是CS phd， 不过不是ML方向的，我觉得ML好难……
c*k
35 楼
re
【在 R*****8 的大作中提到】
: 包子！
【在 R*****8 的大作中提到】
: 包子！
t*e
36 楼
微软……
请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
they
【在 t*********h 的大作中提到】
: which companies? sometimes they ask pretty practical problems. usually they
: start with what data they have and see how you approach
请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
they
【在 t*********h 的大作中提到】
: which companies? sometimes they ask pretty practical problems. usually they
: start with what data they have and see how you approach
a*a
37 楼
包子
f*e
38 楼
有什么难的，不就是统计加优化。比起ECE里的robust control，SDP啥的还是要简单多
了。
【在 o***d 的大作中提到】
: 请教一下,难在哪?还没有仔细看过,不过当年差点走了这个方向
了。
【在 o***d 的大作中提到】
: 请教一下,难在哪?还没有仔细看过,不过当年差点走了这个方向
y*m
39 楼
热
d*o
40 楼
你理解了基本的分类和聚类问题怎么做。
知道怎么建立feature，针对实际问题。
然后背一两个比较popular的model。比如SVM。你知道个大概意思。
然后就是吹牛。
【在 t********e 的大作中提到】
: 微软……
: 请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
:
: they
知道怎么建立feature，针对实际问题。
然后背一两个比较popular的model。比如SVM。你知道个大概意思。
然后就是吹牛。
【在 t********e 的大作中提到】
: 微软……
: 请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
:
: they
h*e
41 楼
re
w*x
42 楼
这个不需要鼓捣公式的话做应用应该不会很难吧
【在 t********e 的大作中提到】
: 微软……
: 请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
:
: they
d*f
43 楼
retail version??
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
t*e
44 楼
大牛真是举重若轻……
可否问一下,假如要rank webpages in a search results，怎么建立features? (我读
了些learning to rank的paper, 方法真是五花八门，如果在面试的时候应该怎么回答
呢？)
【在 d****o 的大作中提到】
: 你理解了基本的分类和聚类问题怎么做。
: 知道怎么建立feature，针对实际问题。
: 然后背一两个比较popular的model。比如SVM。你知道个大概意思。
: 然后就是吹牛。
可否问一下,假如要rank webpages in a search results，怎么建立features? (我读
了些learning to rank的paper, 方法真是五花八门，如果在面试的时候应该怎么回答
呢？)
【在 d****o 的大作中提到】
: 你理解了基本的分类和聚类问题怎么做。
: 知道怎么建立feature，针对实际问题。
: 然后背一两个比较popular的model。比如SVM。你知道个大概意思。
: 然后就是吹牛。
a*e
45 楼
re
t*e
46 楼
我也觉得总不会让我背几个公式吧+证明吧……
【在 w****x 的大作中提到】
:
: 这个不需要鼓捣公式的话做应用应该不会很难吧
【在 w****x 的大作中提到】
:
: 这个不需要鼓捣公式的话做应用应该不会很难吧
a*a
47 楼
我要去抓fedex车子，5555
c*1
48 楼
neural network 和 deep learning这块似乎开始热起来了。楼主，也许是个机会啊
请问，你读的学校是top20以内的吗？我倒很想做这块，感觉有前途啊。不知道有没有
机会。
【在 t********e 的大作中提到】
: 我是CS phd， 不过不是ML方向的，我觉得ML好难……
请问，你读的学校是top20以内的吗？我倒很想做这块，感觉有前途啊。不知道有没有
机会。
【在 t********e 的大作中提到】
: 我是CS phd， 不过不是ML方向的，我觉得ML好难……
z*n
49 楼
re
t*e
50 楼
什么机会？：）楼主已经要毕业了……
你现在什么status啊？如果grad school那就选这个方向咯？
【在 c******1 的大作中提到】
: neural network 和 deep learning这块似乎开始热起来了。楼主，也许是个机会啊
: 请问，你读的学校是top20以内的吗？我倒很想做这块，感觉有前途啊。不知道有没有
: 机会。
你现在什么status啊？如果grad school那就选这个方向咯？
【在 c******1 的大作中提到】
: neural network 和 deep learning这块似乎开始热起来了。楼主，也许是个机会啊
: 请问，你读的学校是top20以内的吗？我倒很想做这块，感觉有前途啊。不知道有没有
: 机会。
a*n
51 楼
包子
c*1
52 楼
做图形图像算法的。觉得没前途，没兴趣。
我说的机会，是去相关公司做这神经网络和机器学习，积累经验的意思。
智能化是个大趋势吧。
【在 t********e 的大作中提到】
: 什么机会？：）楼主已经要毕业了……
: 你现在什么status啊？如果grad school那就选这个方向咯？
我说的机会，是去相关公司做这神经网络和机器学习，积累经验的意思。
智能化是个大趋势吧。
【在 t********e 的大作中提到】
: 什么机会？：）楼主已经要毕业了……
: 你现在什么status啊？如果grad school那就选这个方向咯？
O*e
53 楼
baozi,
t*h
54 楼
基本的model你总得知道把 classifier, cluster, etc.其他零零总总的 regression,
bias, viarance, regularization, deal with skewed distribution, big data,
hadoop, loss function, feature selection。。。其实就那么点东西
【在 t********e 的大作中提到】
: 微软……
: 请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
:
: they
bias, viarance, regularization, deal with skewed distribution, big data,
hadoop, loss function, feature selection。。。其实就那么点东西
【在 t********e 的大作中提到】
: 微软……
: 请问这种practical problem如果以前没做过，怎么在面试时给approach呢？
:
: they
b*6
55 楼
baozi
你的状态是shiped还是inproduction?
你的状态是shiped还是inproduction?
f*e
56 楼
扯远了还有lasso，compressed sensing，几个东西就是一坨。
,
【在 t*********h 的大作中提到】
: 基本的model你总得知道把 classifier, cluster, etc.其他零零总总的 regression,
: bias, viarance, regularization, deal with skewed distribution, big data,
: hadoop, loss function, feature selection。。。其实就那么点东西
,
【在 t*********h 的大作中提到】
: 基本的model你总得知道把 classifier, cluster, etc.其他零零总总的 regression,
: bias, viarance, regularization, deal with skewed distribution, big data,
: hadoop, loss function, feature selection。。。其实就那么点东西
b*u
57 楼
Big con!
Re
Re
m*n
58 楼
我记得大概一两个月前有个统计phd面Google，拿到了offer，就是白板推公式，R编程
。当然人家是统计phd
【在 t********e 的大作中提到】
: 我也觉得总不会让我背几个公式吧+证明吧……
。当然人家是统计phd
【在 t********e 的大作中提到】
: 我也觉得总不会让我背几个公式吧+证明吧……
c*t
59 楼
包子
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
D*r
60 楼
现在ML其实就是统计的各种应用
跟统计系不同的是CS的人更善于把研究对象形式化，变为可计算类型
而统计系更注重数学上的严谨
据说面试常常还是给你一个实际问题，问你可以怎么解决
然后就针对你的回答追问细节
理论方面，可能会问一些基本概念
比如central limit theorem是啥，证明思路是怎样的
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
跟统计系不同的是CS的人更善于把研究对象形式化，变为可计算类型
而统计系更注重数学上的严谨
据说面试常常还是给你一个实际问题，问你可以怎么解决
然后就针对你的回答追问细节
理论方面，可能会问一些基本概念
比如central limit theorem是啥，证明思路是怎样的
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
t*f
61 楼
re
d*o
62 楼
这个方法很多
比如说你可以对query和文档建立一个向量模型，这个就是一个feature，
Learning to rank 的文章你背一两篇就行了，尤其是早期的。
比如adarank那篇，你仔细看看。
【在 t********e 的大作中提到】
: 大牛真是举重若轻……
: 可否问一下,假如要rank webpages in a search results，怎么建立features? (我读
: 了些learning to rank的paper, 方法真是五花八门，如果在面试的时候应该怎么回答
: 呢？)
比如说你可以对query和文档建立一个向量模型，这个就是一个feature，
Learning to rank 的文章你背一两篇就行了，尤其是早期的。
比如adarank那篇，你仔细看看。
【在 t********e 的大作中提到】
: 大牛真是举重若轻……
: 可否问一下,假如要rank webpages in a search results，怎么建立features? (我读
: 了些learning to rank的paper, 方法真是五花八门，如果在面试的时候应该怎么回答
: 呢？)
b*r
63 楼
baozi
t*a
64 楼
楼主，这一块可能问的问题会很泛，不好准备；不同的面试官背景不同可能就会倾向与
问你不同的问题。就我所知道的，统计背景和ML背景的面试官喜欢的问题就不一样。也
许楼主你可以搞搞清楚他们组到底在做什么，用哪一块的方法在做，有针对性的准备或
许成功性会高一些。
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
问你不同的问题。就我所知道的，统计背景和ML背景的面试官喜欢的问题就不一样。也
许楼主你可以搞搞清楚他们组到底在做什么，用哪一块的方法在做，有针对性的准备或
许成功性会高一些。
【在 t********e 的大作中提到】
: 准备去面两个组，都说他们heavily use machine learning， 一个是做rank, 一个是
: 做local相关的。我只是略懂machine learning，而且都是基础的，课上学的…… 心里
: 没底啊，不知道他们会问什么样的问题…… 或者其实大公司都一样，就考coding题 （
: 那样倒好，都一样准备就行了）
: 有没有好心人给些hints?
l*i
65 楼
rere
s*0
66 楼
没那么玄。不会ML在ranking team做的好的多得很。researcher 倒是被赶走了不少。
web ranking也挺乱的。
提醒一句，MS不是那么好混的，Bing是MS最忙的department。
在ranking组做了五年的人飘过。
【在 t****a 的大作中提到】
: 楼主，这一块可能问的问题会很泛，不好准备；不同的面试官背景不同可能就会倾向与
: 问你不同的问题。就我所知道的，统计背景和ML背景的面试官喜欢的问题就不一样。也
: 许楼主你可以搞搞清楚他们组到底在做什么，用哪一块的方法在做，有针对性的准备或
: 许成功性会高一些。
web ranking也挺乱的。
提醒一句，MS不是那么好混的，Bing是MS最忙的department。
在ranking组做了五年的人飘过。
【在 t****a 的大作中提到】
: 楼主，这一块可能问的问题会很泛，不好准备；不同的面试官背景不同可能就会倾向与
: 问你不同的问题。就我所知道的，统计背景和ML背景的面试官喜欢的问题就不一样。也
: 许楼主你可以搞搞清楚他们组到底在做什么，用哪一块的方法在做，有针对性的准备或
: 许成功性会高一些。
j*h
67 楼
baozi
【在 l******i 的大作中提到】
: rere
【在 l******i 的大作中提到】
: rere
n*3
68 楼
鼓捣公式 easy, 做应用难ba;
你的SYSTEM 得 比 别人 PERFORMANCE 好 吧
【在 w****x 的大作中提到】
:
: 这个不需要鼓捣公式的话做应用应该不会很难吧
你的SYSTEM 得 比 别人 PERFORMANCE 好 吧
【在 w****x 的大作中提到】
:
: 这个不需要鼓捣公式的话做应用应该不会很难吧
h*e
69 楼
你们太狠了，楼主一共就6个包子
t*e
70 楼
谢谢大牛
不过我确实对relevance ranking很感兴趣 很想试试
请问一般面试会问具体用什么model做ranking吗
还有应该也会问infrustructure的东西吧？
【在 s*********0 的大作中提到】
: 没那么玄。不会ML在ranking team做的好的多得很。researcher 倒是被赶走了不少。
: web ranking也挺乱的。
: 提醒一句，MS不是那么好混的，Bing是MS最忙的department。
: 在ranking组做了五年的人飘过。
不过我确实对relevance ranking很感兴趣 很想试试
请问一般面试会问具体用什么model做ranking吗
还有应该也会问infrustructure的东西吧？
【在 s*********0 的大作中提到】
: 没那么玄。不会ML在ranking team做的好的多得很。researcher 倒是被赶走了不少。
: web ranking也挺乱的。
: 提醒一句，MS不是那么好混的，Bing是MS最忙的department。
: 在ranking组做了五年的人飘过。
f*0
71 楼
应该是OEM版 home and student 2007
【在 d********f 的大作中提到】
: retail version??
【在 d********f 的大作中提到】
: retail version??
l*n
72 楼
请教，你非machine learning方向，怎么拿到的面试？
我machine learning方向，没有面试机会
当然我学校只是Top 50
我machine learning方向，没有面试机会
当然我学校只是Top 50
b*g
73 楼
包子
t*e
74 楼
university recruiting投的，我也不知道要machine learning的，是电面之后才知道的
你学这个的那机会更多了呀，无数招ML, IR, NLP的职位啊……
【在 l******n 的大作中提到】
: 请教，你非machine learning方向，怎么拿到的面试？
: 我machine learning方向，没有面试机会
: 当然我学校只是Top 50
你学这个的那机会更多了呀，无数招ML, IR, NLP的职位啊……
【在 l******n 的大作中提到】
: 请教，你非machine learning方向，怎么拿到的面试？
: 我machine learning方向，没有面试机会
: 当然我学校只是Top 50
f*0
75 楼
晕，别排了，发不起啊
看了下配置，还是order时的那样，没有升级T4300和win7，我是礼拜一中午订的，当时
就没有看到T4300的机器。
看了下配置，还是order时的那样，没有升级T4300和win7，我是礼拜一中午订的，当时
就没有看到T4300的机器。
w*g
76 楼
别逗了。那本书全都是贝叶斯方法，除了理论上能自圆其说，很难想想实际上有多大的
价值。对于公司来说，问题主要在于提feature，有了feature以后，剩下的SVM,
decision tree或者neural network，都有现成的东西可以用，效果好坏也没多大区别
。没什么时候需要去折腾贝叶斯方法的。
【在 f*****e 的大作中提到】
: PRML搞熟基本就行了吧。
价值。对于公司来说，问题主要在于提feature，有了feature以后，剩下的SVM,
decision tree或者neural network，都有现成的东西可以用，效果好坏也没多大区别
。没什么时候需要去折腾贝叶斯方法的。
【在 f*****e 的大作中提到】
: PRML搞熟基本就行了吧。
m*o
77 楼
baozi, mine was cancelled
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
【在 f*********0 的大作中提到】
: 刚刚收到，里面有office 2007
j*n
78 楼
yep, it is all about features and data cleaning. That's how industrial ML vs
. academic ML
【在 w***g 的大作中提到】
: 别逗了。那本书全都是贝叶斯方法，除了理论上能自圆其说，很难想想实际上有多大的
: 价值。对于公司来说，问题主要在于提feature，有了feature以后，剩下的SVM,
: decision tree或者neural network，都有现成的东西可以用，效果好坏也没多大区别
: 。没什么时候需要去折腾贝叶斯方法的。
. academic ML
【在 w***g 的大作中提到】
: 别逗了。那本书全都是贝叶斯方法，除了理论上能自圆其说，很难想想实际上有多大的
: 价值。对于公司来说，问题主要在于提feature，有了feature以后，剩下的SVM,
: decision tree或者neural network，都有现成的东西可以用，效果好坏也没多大区别
: 。没什么时候需要去折腾贝叶斯方法的。
s*n
79 楼
baozi
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