大学实验室面试总结(机器学习)

本文是一位大学生在机器学习实验室面试后的经验总结,包括面试流程、内容和心态调整。面试涉及1分钟自我介绍、机器学习理解、简历提问及机器学习相关知识,强调了面试准备的重要性,特别是线性代数与机器学习的关联。面试者反思了未充分准备的部分,并建议面试者保持自信和微笑。

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        7月15号面试。到实验室面试前,幸得一位师兄的指导,按照他给出的格式和模板,我对原先的简历进行了大规模的修改,去掉了煽情的自我简介,增加了个人技能和项目经历的简要介绍。师兄给的模板很精美,下面把简历的截图贴上。

简历链接:点击打开链接

面试的规模:我当时面试有4个面试官,2位负责提问,1位负责记录,另外一位面试官似乎在用他的表情来鼓励我。偷笑

面试的内容主要可以分为四个方面:

1.1分钟自我介绍

2.谈谈你对机器学习的了解

3.面试官根据你简历里的内容进行提问,以我为例,面试官主要问了个人技能和项目经历这两方面的内容

4.与机器学习相关的其它内容。比如你是否学习过与机器学习相关的算法,举例。又如机器学习中常用到线性代     数中哪些公式,举例。

现在面试结束后,回过头来看,前3方面内容都比较好把握。最后一方面以后要注意。

1分钟自我介绍。可以在知乎或百度上

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