1 介紹一下專案：專案背景，使用的方法
1.1 特徵組合如何組合的
1.2 如何選擇的特徵，gbdt如何選擇特徵？（沒懂什麼意思，gbdt訓練的時候應該是用的所有的特徵，為什麼還會有特徵選擇）
1.3 介紹一下blending方法。
1.4 介紹一下所有的模型各自使用的特徵？
2 介紹一下特徵提取的方法
3 如何對大量的特徵進行特徵選擇？（只答上來乙個方面）
embedded（嵌入法）：先使用某些機器學習的演算法和模型進行訓練，得到各個特徵的權值係數，根據係數從大到小選擇特徵。類似於filter方法，但是是通過訓練來確定特徵的優劣。
4 由於本科是學數學的，有學統計相關的知識，如果特徵之間存在多重共線性，會對lr造成什麼影響，如何消除這種影響（從理論分析），沒答上來
5 知道專案使用python寫的，就好像沒有什麼興趣了
6 目前企業上用的較多的還是sql，但是簡歷上沒寫，也就沒問，就說了一下。
7 介紹一下svm的基本原理，為什麼轉化成對偶問題? 一方面是為了降維，另一方面也是為了引入核函式。
總體：太緊張了，很多東西都忘了，導致面試效果不佳
位元組一面涼經
畢設初稿差不多完成了，就想著要不投投簡歷，萬一能得到更好的機會呢？想象很美好.現實有點骨感。前段時間牛客網上投了位元組，約今天面試。昨天畢設初稿才交稿，然後就沒多少時間去看一些知識點，講真好多東西我都忘了.先讓我介紹一下學校的專案經歷和實習經歷。然後三道演算法題。1.能不能用棧來實現佇列 我不知道我...
某條一面涼經
前言 面試已經過去半個小半個月了，雖然菜成渣，還要是抬頭面對不是，首次面試有點緊張，時間又是下午5點，整個過程感覺很急燥，自己也沒準備，草草收場。上來只確認了一下名字，接著甩手就是一道演算法，沒做好，指點了一下算過了，估計看我太渣，後面就沒讓我手撕了，直接問思路，再後來就是知識面廣度轟炸，欲哭無淚。...
騰訊一面涼經分享
第一次面試，由於之前沒有過經驗加上準備不是很充足，所以一番折騰就gg了。之前和面試官約好了面試時間，今天下午就開始緊張地準備著，甚至翹掉了我的軟體工程課 19 10收到了面試官的 怎麼剛才打 打不通呢？我這神奇剛換的nova6手機，壞了嗎？但是確實沒有聯絡歷史啊。那頭是乙個聲音很好聽的小哥哥，說話也...