1 自我介紹?

2你是如何學習機器學習的?

3你喜歡看paper么 ？國內的多還是國外的多？看過哪些paper;?

4說一下暑假實習的內容？

5聊比賽 ? ? 比賽流程？ 怎么構建特征？ 怎么選擇特征？

6xgboost ?top K 的特征是怎么選出了的？ ?

7決策樹，算信息增益，信息增益率

8信息增益率的公式是啥？

9 機器學習評價指標有哪些？

10 map是什么？

我心里：map是評價指標？？？？？？？？？

11 vsm空間是啥？

12 你最熟悉的機器學習算法？

13 ?svm的原理？

14 ?svm+l2正則化？

我心里：svm還能加l2?????????

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看下面的例子；其實svm 可以看做是L2正則化。其中損失函數是hinge loss 。LR的損失函數是logloss

參考：

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

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15 核函數有哪些？

16 360的比賽 ?？為什么用cnn不用lstm? lstm用過嗎？為什么句子分類可以用cnn???不就忽略了前后信息么？ ?

答：所有加上rnn 啊。 ?問：rnn加在哪？ ? 答：全連接層。 問 ：這樣也行? ? ?我心里： 這不就是rcnn的論文嘛！！！！ ? ? ?

17實習時間?

18 本科學的啥？

答：通信 ?問 ：學過編譯原理 操作系統嗎？答：沒學過。。。（其實自學過一點點，但是怕被問。 感覺還是應該說會一點點）。問：沒學過也沒事，反正工程也

用不到，數據結構算法熟悉嗎？ 答：刷的題不多。。。（感覺應說還行，可能就會問點算法了。）

19 c++熟嗎？

答：不咋熟、問：咱們開發是用c++? 答 ：語言只是工具，你用python 熟也行、

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20 ?實習時間？

問：可以再長一些嗎？答：有轉正的話，可以。因為來年4月要找實習、、、、 *。問：希望可以長一點 我們這里一直缺人。但是你的時間有點短，我們再考慮考慮

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面試持續了1個小時 ，感覺面試官對機器學習也不是很懂。問了一些莫名奇妙的問題。但是這個面試官超級有趣。聊得很開心。

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結果：掛了。 面評：算法基礎不錯，但是c++不行。

后記：

投了百度的2個部門。這個母嬰把我掛了。明天另一個部門（廣告創意部）叫我去現場面試！！！！！！！

可能是因為是電話面試，所以沒有手撕代碼，明天有2面！

加油！！！

轉載于:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/8033347.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度母婴 寒假实习一面（电话面试）（猝）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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