1 自我介绍?

2你是如何学习机器学习的?

3你喜欢看paper么 ?国内的多还是国外的多?看过哪些paper;?

4说一下暑假实习的内容?

5聊比赛     比赛流程? 怎么构建特征? 怎么选择特征?

6xgboost  top K 的特征是怎么选出了的?

7决策树,算信息增益,信息增益率

8信息增益率的公式是啥?

9 机器学习评价指标有哪些?

10 map是什么?

我心里:map是评价指标?????????

11 vsm空间是啥?

12 你最熟悉的机器学习算法?

13  svm的原理?

14  svm+l2正则化?

我心里:svm还能加l2?????????

看下面的例子;其实svm 可以看做是L2正则化。其中损失函数是hinge loss 。LR的损失函数是logloss

参考:

https://www.zhihu.com/question/30230784

15 核函数有哪些?

16 360的比赛  ?为什么用cnn不用lstm? lstm用过吗?为什么句子分类可以用cnn???不就忽略了前后信息么?

答:所有加上rnn 啊。  问:rnn加在哪?   答:全连接层。 问 :这样也行?    我心里: 这不就是rcnn的论文嘛!!!!

17实习时间?

18 本科学的啥?

答:通信  问 :学过编译原理 操作系统吗?答:没学过。。。(其实自学过一点点,但是怕被问。 感觉还是应该说会一点点)。问:没学过也没事,反正工程也

用不到,数据结构算法熟悉吗? 答:刷的题不多。。。(感觉应说还行,可能就会问点算法了。)

19 c++熟吗?

答:不咋熟、问:咱们开发是用c++? 答 :语言只是工具,你用python 熟也行、

20  实习时间?

问:可以再长一些吗?答:有转正的话,可以。因为来年4月要找实习、、、、 *。问:希望可以长一点 我们这里一直缺人。但是你的时间有点短,我们再考虑考虑

面试持续了1个小时 ,感觉面试官对机器学习也不是很懂。问了一些莫名奇妙的问题。但是这个面试官超级有趣。聊得很开心。

结果:挂了。 面评:算法基础不错,但是c++不行。

后记:

投了百度的2个部门。这个母婴把我挂了。明天另一个部门(广告创意部)叫我去现场面试!!!!!!!

可能是因为是电话面试,所以没有手撕代码,明天有2面!

加油!!!

转载于:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/8033347.html

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