这次面试体验挺好的,也找出了几个要补的点,满足了~
1. 自我介绍
2. svm(原理 怎么理解间隔最大化 软间隔的理解 核函数的理解 常见的核函数)
3. 过拟合的解决方案
4. l1与l2的区别
5. pca的缺点
6. RF,GBDT,Xgboost各自的特点
7. CNN了解多少(这个没复习到.. 要补一补这个了)
8. 你觉得你在处理机器学习问题的时候,会有哪些点比较关键
9. 场景题目,如果去识别一个钓鱼网站,会有哪些比较具有挑战性的问题?
10、11 实习的一个安排以及日常反问
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最后问了一下,那边的业务主要是做一些恶意信息检测的