2022微软暑期实习二面面经
1. 自我介绍
2. 选一个简历中的项目讲
3. 项目中自己参与的工作
4. xgb，gbdt，bagging，boosting，正则化，过拟合，聚类，LR，还了解什么别的机器学习算法，数据结构，常见的排序方法和其时间复杂度
5. 假定一个场景，要求给出一个solution
6. 写题：最长无重复子串，输出子串本身
7. 反问
总结：再次称赞微软的面试官人很好，很尊重面试者，也会引导和控制面试节奏，无论面试是否通过都能学到东西。这次我在讲项目的过程占了比较长的时间，从头到尾介绍了目前在做项目的workflow，但是对于自己所参与的部分，确实不够深入（其实也跟自己实习当中参与度有关）。还有一个重要的问题是我参与的工作偏策略，模型方面不论是理论知识和实践经验都不足，掌握的知识面太局限。写题磕磕巴巴，没有写出常规的最优解法，归根结底还是没有提前做刷题准备。
改进：1. 对推荐相关的模型，即使没有实操过也要去了解和掌握其基本理论（结构，优缺点，使用场景）
2. NLP相关的模型也很有必要了解
3. 机器学习八股文被提及的频率还是挺高的，常见的不仅要知其然还要知其所以然
4. 刷题，刷题，要坚持刷题，不然真的没底555
警钟长鸣！！！
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