1、基本的機器學(xué)習(xí)算法知道什么 （kmeans knn svm 決策樹 ）
kmeans?（介紹原理） 怎么選取最初的k值（我說選彼此距離盡可能大的） 怎么保證是距離比較遠(yuǎn)的幾個k值?? （我不知道）比如1000個數(shù)的話 怎么找怎么用kmeans算法找k值? 復(fù)雜度
2、L1 L2 分別解釋
3、決策樹有哪些 （id3 c4.5 cart）決策樹中的熵 （隨機變量不確定性的度量? 熵越大 隨機變量的不確定性越大）決策樹CART怎么分樹枝（我不知道 就說了個基尼系數(shù)）? 基尼系數(shù)是描述什么的（用于選擇最優(yōu)特征 同時決定該特征的最優(yōu)二值切分點）
4、集成學(xué)習(xí) （介紹了各種包括啥）bagging 和 boosting 在哪種情況下用哪個（我說boosting可用于連續(xù)和離散的 別的就不知道了）
5、二分查找出了個題 讓我寫代碼 我說沒聽懂? 他說就寫下二分查找的代碼吧 查找出下標(biāo)為2的數(shù)組
6、代碼中用到了排序 他問我知道排序算法嗎? 我說知道 比如冒泡快排?? 問我冒泡的復(fù)雜度 我說了平均最好最壞復(fù)雜度 他說冒泡什么情況下是最好/壞的復(fù)雜度? 然后讓我寫了冒泡的代碼
7、寫完后問了我快排的平均最好最壞復(fù)雜度

江蘇聯(lián)通5g創(chuàng)新面試題

1、介紹之前的項目，中間會提一些問題
2、寫混淆矩陣，寫召回率和精確率的公式
3、介紹邏輯回歸，寫sigmoid函數(shù)，寫LR的損失函數(shù)。
4、介紹梯度下降的原理，怎么避免局部最優(yōu)。
5、介紹SVM，怎么尋找超平面，怎么分線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)。

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學(xué)校宣講會，主要是對著簡歷問，看到有相關(guān)運營商實習(xí)經(jīng)歷非常開心，而且面試過程中自信大方，說話有邏輯，思維敏捷，就可當(dāng)場拿到面試直通車

江蘇聯(lián)通產(chǎn)品經(jīng)理面試題

1、做過的項目，項目里自己的工作；
2、實習(xí)經(jīng)歷，看到我有相關(guān)運營商實習(xí)經(jīng)歷非常開心；
3、為什么選擇聯(lián)通，如何組織一個團(tuán)隊，團(tuán)隊協(xié)作的經(jīng)歷

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筆試過后，統(tǒng)一線上面試，面試形式雙盲面試。等進(jìn)去了，是1對多的形式。然后面試官會問些問題。

江蘇聯(lián)通信息化管理專員面試題

1.先是自我介紹 2.詳細(xì)講下項目或者實習(xí)經(jīng)歷 3.問問薪資待遇有沒有要求 4.開放性試題，說說自己的觀點和看法（比較簡單那種）

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