项目相关

• 介绍项目
• 项目相比别人有什么优劣
• 项目的数据从哪里来
• 项目的特征向量的归一化与异常处理
• 项目的下载量
• 目前在研究什么
• 参加天猫大数据推荐算法成绩

机器学习

• 线性分类器与非线性分类器的区别及优劣；
• 特征比数据量还大时，选择什么样的分类器？
• 对于维度很高的特征，你是选择线性还是非线性分类器？
• 对于维度极低的特征，你是选择线性还是非线性分类器？
• 如何解决过拟合问题？
• L1和L2正则的区别，如何选择L1和L2正则？
• 随机森林的学习过程；
• 随机森林中的每一棵树是如何学习的；
• 随机森林学习算法中CART树的基尼指数是什么？

算法

• 如何找到第k大的数？

总结

机器学习知识中问的很细，不仅需要考虑算法本身，还需要考虑应用。