机器学习，算法工程师，3/23 一面，1小时左右。
1. 自我介绍
2. 相关课程（统计，机器学习，编程语言）
3. 常用的异常检测方法（跟自己的实习项目有关）
4. 孤立森林的原理和优缺点
5. 孤立森林改进版的原理，具体体现在哪里
6. 模型指标
7. 具体业务场景怎么去选择模型选择指标
8. CNN原理，卷积层池化层的原理是什么，每层的结果是什么
9. 现场计算池化层的大小
10. CNN过拟合怎么办，哪种方法最有效
11. 正态分布的检验
12. 反问
收到面试的时候是很惊讶的... 毕竟感觉笔试没做好
又是一个很nice的面试官，面试过程总是感觉像是在聊天（可能因为不用手撕代码...）
面试官不仅懂技术也懂业务（是真的很懂hhh，打破了自己对技术岗位的偏见），所以虽然有些题（EIF原理）解释不清楚但是面试完心情还是很好（我也不知道为什么
祝大家好运~
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