时间 1月11号 晚上7点前一天下午面试官打电话约时间 他问了工资要求和最快到岗时间 问他什么时候面 他说现在就可以 我想准备一天 就约了11号首先是自我介绍 问了在学校是否学过机器学习 深度学习类的课程 这里真是雷啊 学校确实开的有 但是我没选（我觉得效果不如自学来得快） 但是跟面试官说我学过 他继续问你们机器学习的框架时什么 我说分为有监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等 这里面试官明显不满意 他说你们是这么设置的吗 这中间也没有什么关联 （我内心爆哭 真还不如实话实说 没选过）然后让说一个印象深刻的项目 说了关于遗传算法的改进 但是面试官听完后又问的很细节 这块勉强答出来了 但是感觉已经没自信了 有点结巴然后问了有监督学习了解哪些 说了决策树 随机森林 逻辑回归 SVM等 问了随机森林的原理和它的作用问了三种决策树的信息划分准则问了集成学习中的bagging和boosting算法以及两种的区别，这里我说随机森林是boosting算法，又是大雷，感觉我说完后面试官已经不想理我了hhh。我问是哪说的不对吗 他说你了解xgboost算法吗 了解 那xgboost算法和随机森林的原理是一样的吗 我：应该不一样把~统计学中的P值是什么含义 如何通俗地像运营和内容的同学解释怎样理解AUC值（注意 是理解）问了整数规划的方法 给了一个场景 为美团平台上的所有用户发放优惠券 应该如何分配 是的收益最大 优惠券面额应该是以整数为主让说之前做过的机器学习项目 做分类模型的时候需要注意什么（当时真是脑子抽了 交叉验证 smote采样这些都没答出来）问梯度提升决策树的原理（这个没了解过 后面发现就是GBDT 我嘞个豆）然后没问题了 代码题也没出 反问1、问了两次这次面试的结果大概率是不是不能过 （面试官：这个没法说）1、评价我的优缺点2、觉得我适合做算法哪一细分方向（面试官答 我可能给不了你建议~）30分钟就结束了 这把确实寄了 呜呜呜伤心