华为武长地区机器学习面经

现场面试分两面：业务面试+综合面试

等待签到的房间很多人，前面的投影在放“勇敢星”宣传片，会有HR小姐姐告知xx点的一批过去拿身份证签到。签到完成后进入一个业务面试等待区的房间，前面的投影在滚动播放叫号名单，被叫到的同学也会收到短信。

业务面试区很大的房间，很多人一起面试的，有点吵。

一面先自我介绍，项目介绍，比赛介绍。感觉一面面试官不太懂机器学习，让我自己讲一个比较熟悉的模型，于是讲了SVM，手推了一半，到拉格朗日函数写完就被打断了。

简历里提到过当过大数据助教，问了一下hadoop的namenode DataNode，后面hive就没用过。问做过哪些工作量比较大的项目，讲了本科做的死亡概率预测模型，以及在实验室做的一个开发项目，他还问。。就讲了两个课程设计的，感觉面试官觉得我没有写过大型项目，不太满意，刚才讲项目的时候提到了MySQL，遂问SQL如何删除数据，答了delete，追问其他方式，就没答出来，然后问了数据库如何partition（忘了……），数据库三范式（也忘了……）就让等下一轮了。

中午在武研所食堂吃了饭，下午一点半等到三点钟重要才被二面。

这一面面试官应该是主管级别的，首先问了想不想读博，原因。问了在学校学了哪些专业课程，数学课程（被问了图论学过没有，还有两个不知道的数学学科……）。

再项目介绍，问CTR的比赛你为啥用XGBoost（这里没答好，应该回答XGBoost的优点，当时紧张就说现在kaggle上比赛用这个的多）？
我有一个ICU病人死亡概率预测的项目，问模型的设计，数据，特征，缺失值如何处理？如果现在去改进有哪些方法（之前是用启发式优化算法）？
然后问深度学习了解吗？简历上写了LSTM，要求画出LSTM的结构图（写了cell state，hidden state，以及门结构和信号传递过程）
深度学习有哪些激活函数？为啥会有激活函数？为什么relu的结构小于0的输出为0？这样有什么优点（防止梯度消失，稀疏性以及加快计算，当时没想到）什么缺点，如何改进，改进版relu的名字是什么（忘记了叫LRelu）？

问了batch norm的公式。

问了冷启动和数据稀疏性问题。

问了Python 如何判断将一个句子切分成单词，单词如何判断是否回文？

问了attention机制，有哪些实现（这个只举了例子，具体的就不了解）？

最后才问了家庭情况。。还问了为啥选择华为？

面试官说感觉概念我大概都知道，但是理解可能不太到位，只是记住了，感觉挺凉的。全程问技术，没有聊人生……

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