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奇虎360面试主要考察的知识点：
1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景
2.机器学习常用的聚类算法，Kmeans,BDSCAN，SOM（个人论文中使用的算法），LDA等算法的原理，算法（模型）中参数的确定，具体到确定的方法；模型的评价，例如LDA应该确定几个主题，Kmeans的k如何确定，DBSCAN密度可达与密度直达。模型使用场景
3.特征工程：特征选择，特征提取，PCA降维方法中参数主成分的确定方法，如何进行特征选择
4.Boosting和bagging的区别
5.数据如何去除噪声，如何找到离群点，异常值，现有机器学习算法哪些可以去除噪声
6.HMM与N-gram模型之间的区别
7.梯度消失与梯度爆炸
8.奥卡姆剃须刀原理
9.TCP三次握手的原理，为什么是三次而不是其他次
10.进行数据处理时，如何过滤无用的信息（例如利用正则表达式提取或者其他方法），数据乱码的处理
11.交叉熵与信息熵，信息增益与信息增益率，gini系数，具体如何计算
12.BIC准则（贝叶斯信息准则）与AIC（赤池信息准则）
13.需要手写代码（此次面试：字符串的操作）
14.前向传播与反向传播
15.常见的损失函数
最后面试官给的建议：1.多看（看文献，看别人的成果）2.视野要打开，需要进一步扩宽知识面，在校期间更多关注理论，工作时没有太多的时间关注理论而更多是偏向业务，理论：数学，统计学，同时需要多读多练
向面试官提问时，尤其是技术类面试，尽量不要用短时间内这个词，毕竟技术是一个积累的过程。
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