一面（1小时）
自我介绍，研究方向，本科学校，家乡等等。。
1 介绍了jdd风险登录的比赛，问题背景，建模，特征构建，特征选择，模型等。
个人觉得介绍项目一定要高大上一点，把自己创新或者有创意的点子讲出来。
2 介绍360 机器文章识别的比赛。问题背景，建模啥的。
答：这个地方 ，我们是用的cnn,又分char cnn word cnn。问：哪个效果好？为什么？答：char 的好，因为我觉得机器文章
写得不一定符合语法，分词之后可能会有一些奇怪的，不是词的词，这样的词可能只会在某一篇文章里有，泛化能力差一些。
3 看你简历机器学习算法了解一些，那就讲讲朴素贝叶斯吧。
公式记得不全，在面试官的提醒下，勉强写出来了。。
4 用朴素贝叶斯做情感分类。说一下思路，从构建词典说起。
这个答得也不是很好，也是在面试官提醒下 勉强说出来了。
这个答案 在机器学习实战上有，当时没看完。。
5 手写代码
倒排索引相关。
也是在面试官提醒下，写出来的。
二面（40分钟）
自我介绍。
聊比赛，搜狗用户画像构建的。
tfidf 是什么，idf 的公式是什么？
公式也给忘了，大概说了一下思想。
lda 主题模型中 采样是什么？为什么要采样？
采样是为了参数估计，具体也给忘了。
svm用过吗？原理是什么？自己编的程序还是掉的包？掉的啥包？
本来打算手推公式，推了一半，就不让我推了。
lr是什么？原理是什么？
360机器文章识别的比赛、跟一面问的差不多。
本科学过数据结构么？
答：没学过，学过通信原理。
通信原理是什么?
哈哈，把面试官引导到这里来。给他讲了讲通信原理的框架。
手撕代码
给一个文本文件。每一行是一篇文章，已经分好词，用空格分割，统计每个词都在哪些文章中出现过。
跟一面的题差不多，就是建个词典，词典的key是词，value是文章id.，暴力的循环。 感觉时间复杂度比较高
我问面试官有木有简单点的方法 ，他也不知道。
总结：第一次去现场面试，而且是百度这样的公司，因为自己本硕双非，又不是科班，之前一直没有自信，但是现场并没有那么难。
尤其是手写代码，不用运行，思路正确应该就没啥问题。
等明天的结果吧。good luck.