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！！！