2016秋招阿里内推面试经历

2016年7月20号左右，互联网企业内推进行得如火如荼，本着广撒网的原则，丢了一堆简历。7月29晚5：40收到阿里搜索事业部电话面试通知，面试官的口音是东南沿海一带的，说同学看了你的简历，还可以，让我准备一下，8：40再给我打过来，当时激动坏了，带着颤抖地说了声谢谢。实验室人有点多，就回了宿舍，宿舍没空调，又住6楼，真他娘的热，立马脱了上衣，光着膀子准备大干一场。因为投的是算法工程师岗位，把机器学习的几大算法、数据结构与算法和简历上的项目过了一遍，自我介绍预演了几遍，想了想面试会问的常规问题。但是准备的效率很低，首先是热，其次是没穿衣服少了一份正式感和严肃感。
8：43左右电话响了，首先让自我介绍，照着稿子背了一遍。面试官直入主题，数据结构与算法这些一个字都没提，直接问机器学习几大算法。整个过程持续了20多分钟，总共问了4个问题：
（1）LR模型知道吧？知道，blabla….。用该模型解决过什么业务问题？没有。SVM知道吧？知道，blabla…。用该模型解决过什么业务问题？没有。…..好吧，没有关系。
（2）朴素贝叶斯知道吧？知道，blabla…。因为我们是搜索事业部，比如说现在淘宝上有一个宝贝的标题是这样的：2016夏季韩版修身爆款，对于这样的标题可能会造成搜索用户的不适感，为了提高搜索体验对该类商品要给予一定的打压。你能用朴素贝叶斯对这个场景建个模，阐述具体思路？
（3）线性回归知道吧？知道，求线性回顾模型参数的方法是？知道为什么要用欧式距离而不用其他距离吗？
（4）熟悉的编程语言有哪些？
好的，你的情况大体了解了，你有什么要问的吗？
过程就是这样，问题不难，但这是第一个面试，思维基本停滞，答得一团糟，后面应该没戏了。有值得总结的地方，对各大算法的具体细节还得下功夫，还有各大算法的经典业务应用不熟，例如朴素贝叶斯垃圾邮件分类，LR广告点击率预测等。