【平安科技】数据挖掘实习生 面经
- 你实习的这个项目是做什么的？你简历上写的这些机器学习方法是怎么运用的，和在实习中建立的模型有关吗？
- 这个可视化分析项目是干什么的？
- 这个第二个是机器学习在图像的应用项目，但我们不做图像识别（笑），我在手机后面也笑。
- 这个精算项目是做什么的？你们预测了哪些数量或者变量？用了什么模型吗，比如线性回归？
- 保单频率的自变量是什么？
- ARMA模型是什么？怎么判断哪个是AR哪个是MA？（我说用ACF和PACF，或者直接让模型自己判断然后输出结果）
- PACF是什么，干什么用的？
- 怎么提取trend和seasonality？怎么判断有没有trend/seasonality？提取trend和seasonality的目的是什么？（答random walk residuals）
- Differencing还可以用来干什么？
- 用过别的什么tree吗？讲一讲boosting和bagging的区别？
- 知道共轭分布吗？（不知道，还问了英文是conjugate distribution，还是不知道…）
这之后我补充了本科另外一个机器学习的项目，想要彰显我的相关知识！但是整段垮掉 :(
- 说一说PCA的原理。它的目标方程是什么？要最大化什么？为什么和eigenvalue和eigenvector有关？（我说的不好，其实没学扎实，面试官回答说是以方差最大化为目标）
- 说一说广义相加模型的意思？（答错，其实我忘记了没复习，还自己提起这个项目，凉…但是面试官给我都解释了）广义是什么意思？相加是什么意思？
- 那我们问一下数理统计方面，知道什么是贝叶斯吗？（我说知道，提了一下贝叶斯分类器）
- 什么是prior和posterior？（我当时被问得有点懵，开始扯p(y|X,w) 之类的，面试官有点急，让我别说这个，提示我parameter，我就反应过来了）
最后面试官给我的总结是，看来你机器学习方面的知识比较薄弱啊。这之后我就开始好好复习，争取得搞懂每个学过算法的原理吧。如果我没有答出来或者支支吾吾的话，面试官会等我；如果我的答案没有很准确的话，面试官人很好，会给我耐心的解释。真的学习到了很多。
最后本来以为彻底凉了，因为中间一度有些静止，第二天面试官给我过了，感恩并且要努力！
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