【导读】作者在过去一年中在印度寻找与数据迷信、机器学习及深度学习相关的工作机会。在求职过程中，他经历了多家不同类型的公司，包括初创公司、服务公司和产品公司。通过这次经历，作者希望能为其他求职者提供一些实用的参考。

自我介绍

我在机器学习领域拥有超过四年的经验，特别是在语音分析、文本分析和图像分析方面。我认为当前该领域的大多数工作都集中在文本分析（如自然语言处理）和图像分析（如计算机视觉）上。相比之下，语音或音频分析方面的工作机会较少。我目前的目标是寻找一个中高级职位，以便领导一个深度学习或机器学习团队开展有趣的项目。

面试问题汇总

公司一：全球性服务公司（20-25分钟）

• 你在简历中提到构建过文档挖掘系统，具体做了哪些工作？是否使用主题建模（如LDA）技术进行文档聚类？如果有大量数据文件（包括PDF、文本文件、图像等），你将如何分类？如何处理扫描的PDF或图像文件？朴素贝叶斯为何称为“朴素”？请解释朴素贝叶斯分类器。什么是深度学习？深度学习与机器学习有何区别？

公司二：全球性服务公司（40-45分钟）

• 如何在无监督学习中进行文件聚类？如何找到与特定查询相关的文件？解释TF-IDF技术。你认为TF-IDF在文件分类或聚类中的表现如何？你如何改进？什么是长短期记忆神经网络（LSTM）？解释其工作原理。什么是word2vec模型？解释Python中的可变对象和不可变对象。你用过哪些数据结构？

公司三：全球性产品和服务公司（40分钟）

• 如何处理不平衡数据集的多类别分类问题？如何进行语音识别？如何表示中文或日文中的象形文字？如何设计聊天机器人？能否使用循环神经网络设计聊天机器人？如何选择最佳回复？解释支持向量机（SVM）如何学习非线性边界。

公司四：医疗初创公司（50分钟）

• 什么是准确率和召回率？在医疗诊断中，哪一个更重要？解释准确率和召回率。如何绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）？ROC曲线下面积是什么意思？如何为多类别分类绘制ROC曲线？列举多类别分类的其他度量标准。什么是灵敏度和特异性？随机森林中的“随机”是什么意思？如何进行文本分类？如何确定已学会的文本？没有TF-IDF技术是否可行？你还能用机器学习做什么？当神经网络由线性节点组成时，它如何学习非线性边界？

公司五：亚马逊公司（50-55分钟）

• 训练决策树时的参数是什么？在决策树的节点分割时的标准是什么？基尼系数和熵的计算公式是什么？决策树如何决定在哪个特征处分割？如何利用数学计算收集的信息？简述随机森林的优点。简述boosting算法。梯度提升算法（Gradient Boosting）的工作原理是什么？AdaBoost算法的工作原理是什么？SVM中使用的核函数有哪些？SVM的优化技术有哪些？SVM如何学习超平面？无监督学习有哪些算法？如何定义K-Means聚类算法中的K值？列举三种定义K值的方法。你还知道哪些聚类算法？解释DB-SCAM算法。简述分层凝聚聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering）的工作原理。解释主成分分析（PCA）及其数学步骤。PCA有哪些缺点？卷积神经网络的工作原理是什么？解释反向传播。如何部署机器学习模型？能否用C++从头开始搭建模型？

公司六：全球服务巨头（50-55分钟）

• Sigmoid函数的范围是什么？scikit-learn中实现逻辑回归的包是什么？标准正态分布的均值和方差是多少？你常用的Python数据结构有哪些？文本分类的方法有哪些？如何进行分类？解释TF-IDF技术及其缺陷，如何克服？什么是双词搭配（Bigrams）和三词搭配（Trigrams）？举例说明word2vec的应用。如何设计神经网络？如何实现“深度”？简述LSTM的工作原理。朴素贝叶斯分类器是什么？抛硬币的概率如何计算？如何获取Python列表中元素的索引？如何合并两个Pandas数据集？如何处理欺诈检测问题？决策树和随机森林哪个更好？逻辑回归和随机森林的区别是什么？决策树和随机森林哪个更适合处理分类问题？随机森林的优点是什么？

公司七：全球商业管理公司（25-30分钟）

• 在不平衡数据集中，你会选择随机森林还是Boosting？为什么？你了解哪些Boosting技术？处理分类问题时，你会选择哪种监督学习模型？如何使用集成（Ensemble）技术？简述SVM的工作原理。什么是核函数？如何实现非线性回归？什么是Lasso回归和Ridge回归？

公司八：消费和服务型公司（60分钟）

• 你在简历中提到过语音识别项目，具体怎么实现？什么是梅尔频率倒谱（MFCCs）？什么是高斯混合模型（GMM），如何实现聚类？期望最大化是什么？如何实现？GMM模型中的概率如何计算？在语音识别中如何执行MAP调整？谈谈I-vector技术。在分析语境时，主要因素是什么？JFA和I-vector的区别是什么？是否使用过PLDA I-vector技术？是否读过百度的Deep Speaker论文？如果有两个模型可供选择，你会根据什么标准选择？简述贝叶斯信息准则（BIC）和赤池信息量（AIC）的数学原理。如何处理MFCC特征向量矩阵中的数据丢失问题？如何进行语音识别？分类器是针对语音和音乐，还是语音和非语音的？深度神经网络如何应用于语音分析？

面试建议

在整个求职过程中，作者与25-30位专业人士进行了交流，总结出以下建议：

• 简历很重要：在简历中详细列出你参与的项目、获得的MOOC课程证书或论文。简历是打动HR和面试官的关键。
• 自信和热情：面试时要自信，并展示你的热情。这对创业公司和基于服务的公司尤为重要。
• 不要急于回答：组织好答案后再回答，不清楚的问题可以向面试官询问。保持冷静。
• 展示自己的项目：解释概念时，引用你已完成的项目，并熟悉简历中提到的技能和项目。
• 展现经验：大多数情况下，面试官在寻找有经验的技术人才。如果你是新手，可以从自己完成的项目入手。
• 谦虚倾听：保持谦逊，倾听面试官的意见。避免陷入不必要的争论，如R语言和Python的优劣之争。

希望以上内容能帮助你更好地准备面试，祝你求职成功！