u*****o
发帖数: 1224 | 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！ |
l*n
发帖数: 529 | 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
发帖数: 3371 | 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
发帖数: 2697 | 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 |
s********u
发帖数: 1109 | 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？ |
p***t
发帖数: 79 | 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
发帖数: 16335 | 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
发帖数: 427 | |
u*****o
发帖数: 1224 | 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
发帖数: 529 | 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
发帖数: 1224 | 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
发帖数: 54598 | 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 |
z****e
发帖数: 54598 | 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 |
z****e
发帖数: 54598 | 14 如果有兴趣，看看apache common math
里面有统计，线性代数这些包 |
s*w
发帖数: 729 | 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
发帖数: 729 | 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
发帖数: 1224 | 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
发帖数: 1224 | 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
发帖数: 729 | 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
发帖数: 7881 | 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
发帖数: 1224 | 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
发帖数: 7881 | 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
发帖数: 54598 | 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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l*n
发帖数: 529 | |
s*w
发帖数: 729 | 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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z****e
发帖数: 54598 | |
A******g
发帖数: 612 | 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
发帖数: 1224 | 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 |
c*****o
发帖数: 1702 | 29 看了一下job description,要求很高啊，Ph.D+5年工作经验 。。。。 |
