蚂蚁金服机器学习实习一面、二面凉经
3月20日二面更新
一面答的这么烂竟然过了，神奇。。。
赶紧发牛客转运。。
晚上二面，没有自我介绍，直接问问题（20min）：
1、对于机器学习和数据分析，你具体想做什么项目？（应该是想问看法和职业规划）
2、处理/清洗过数据吗？
3、对于一般的问题你是怎么样处理特征的？
4、特征相关怎么处理？好几个特征都相关怎么处理？（后面这个没答好）
5、高维数据，其中有一维是时间，有缺失，如何处理？
6、（接上问）后面提示了随机森林，说一下RF
7、开放问题：高维数据，每个特征有标签，如何对特征进行聚类/类别划分
（P.S.感觉面试官不太开心，希望是我的错觉）
感觉这一面很工程，基本都是特征工程、数据清洗的问题，问题比较开放。没问一点点DL的东西
说实话特征工程向的东西我做的不多，经验不足，好多都是胡诌的，自己都不知道自己说的什么。
这回怕不是真的要凉了。。。
同学们都找到实习了，我很方啊😥
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3月14日一面
人生第一面，编程到最后发现不对，没时间了，面试回答的也不好，肯定凉了。。。
在线编程（30min）：
（吐槽一下，共享屏幕的在线编程太不好用了，一大半时间在跳来跳去闪屏，恼火）
数组A，取某个i令A[I] 变为 -A[i]，循环k次，求A的最大和
面试（大约20min）：
1、介绍自己（统计专业）
2、时间序列GARCH模型知道吗
3、解释一下时间序列AR和MA模型
4、标准正态分布的一到四阶中心矩是多少
5、贝叶斯公式知道吗，什么含义
6、朴素贝叶斯和决策树的差别，各有什么缺点？再加上SVM呢？
7、知道股市收盘价，应该怎么预测
复习的完全不在点上，看的都没考，考的都没看，一个问题换一个方向，肯定是答得太差。不指望二面了。。。。
多看看专业课吧，别挂在专业课上了
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