时间：20190821
方式：电话
岗位：机器学习
一面：
1.介绍下你自己
2.讲下研究生课题的具体实现，这里面扣了很多细节
3.SVM与神经网络的联系和区别
4.L1,L2对比和联系，已经理论推导
5.样本不平衡的处理方式
6.GBDT与XGboost算法的区别，详细扣了xgboost
7.决策树、随机森林和XGboost之间的联系和区别
8.kmeans的优缺点
9.风控领域了解吗？了解啥？由于小姐姐是风控团队的，问了很多风控的知识，要我回去好好补补风控的东西。
10.手写过神经网络的推导吗？（编程实现），B呢？
11.学过数据结构与算法吗？刷过leetcode吗？
12.评价指标有啥？
13.推荐系统的评价指标
14.讲一下你熟悉的分类算法？
15.你有啥要问我的？