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1. 一分钟自我介绍，超时会打断2. 情景题：- 如果负责新员工交流会，内容、主题、形式- 如果前一天被通知定的饭店不能送饭了怎么办。追问，如果别的饭店也没有怎么办- 如果有人不遵守秩序擅自离开怎么办3. 如果一个项目交给领导，领导说全是问题，重做又来不及怎么办4. 对英国一年制硕士的含金量怎么看5. 英语：How much do you know about China Unicom? 我就磕磕绊绊说了三句就结束了6. 期望薪资、北京户口、没有户口的期望薪资、转岗可不可以

1、基本的机器学习算法知道什么 (kmeans knn svm 决策树 )kmeans?(介绍原理) 怎么选取最初的k值(我说选彼此距离尽可能大的) 怎么保证是距离比较远的几个k值?? (我不知道)比如1000个数的话 怎么找怎么用kmeans算法找k值? 复杂度2、L1 L2 分别解释3、决策树有哪些 (id3 ***.5 cart)决策树中的熵 (随机变量不确定性的度量? 熵越大 随机变量的不确定性越大)决策树CART怎么分树枝(我不知道 就说了个基尼系数)? 基尼系数是描述什么的(用于选择最优特征 同时决定该特征的最优二值切分点)4、集成学习 (介绍了各种包括啥)bagging 和 boosting 在哪种情况下用哪个(我说boosting可用于连续和离散的 别的就不知道了)5、二分查找出了个题 让我写代码 我说没听懂? 他说就写下二分查找的代码吧 查找出下标为2的数组6、代码中用到了排序 他问我知道排序算法吗? 我说知道 比如冒泡快排?? 问我冒泡的复杂度 我说了平均最好最坏复杂度 他说冒泡什么情况下是最好/坏的复杂度? 然后让我写了冒泡的代码7、写完后问了我快排的平均最好最坏复杂度 面试官问的面试题：1、介绍之前的项目，中间会提一些问题2、写混淆矩阵，写召回率和精确率的公式3、介绍逻辑回归，写sigmoid函数，写LR的损失函数。4、介绍梯度下降的原理，怎么避免局部最优。5、介绍SVM，怎么寻找超平面，怎么分线性不可分数据。