文档介绍：2019 秋招腾讯互娱面试经验
我的妈，刚面完腾讯，新鲜出炉的面经，发一波表达我内心的难以置信。
面完第一轮之后，我都感觉自己凉透了，面了不到二十分钟，感觉全程只会重复不知道（面经在上一篇）。真不知道自己怎么过的，然后刚刚面了复试，时长 30 分钟。
面试官：了解机器学****算法么我：了解传统的，不会深度学****面试官：介绍一下
我：除了回归算法之外，机器学****分类算法共分为三大类，balabal...
面试官：用 phi(x)的算法举个例子
我：perceptron 原理是 balabala...
面试官：了解 logistic regression 么
我：sigmoid function 是它的的神来之笔，balabala...
面试官：说一下 svm
我：基本原理是 balabala
面试官：怎么解决过拟合我：设置 penelty
面试官：你不用 kernel 吗？kernel 的原理是什么，有什么好处？
我：一般用高斯 kernel，它的好处是 balabala...
面试官：怎么求解 svm
我：用拉格朗日算子 balabala...
面试官：求数值解呢？怎么解决并行？（看来确实得好好学****一波了，有些数值解解出来的精确度甚至比其他 svm 解出来算法要高，我之前毫无在意）
我：不会
面试官：看你用了 knn，用 em 解释一下
我：knn 是一种特殊的 gaussian mixture model。它的原理是 balabala...
面试官：如何确定 distance？
我：要看数据的分布 balabala...（这段其实我也不是特别会，凭借残存的记忆说了一通，说完面试官说，好吧）
然后聊项目，项目问的很细
有意思的是，项目里面有一个分类算法，我用了 knn，一二面面试官都问了为什么不用 pca。我说，pca 的核心不过是 low rank approximation，强行丢掉了奇异值小的数据而已，分出来的类甚至无法进行解释。（说的我有些心虚，难道 knn 能解释？他要是怼我数据不是高斯分布，knn 也没什么用岂不是凉了...看来以后我要准备更好的措辞）
然后我问了这个部门有几轮面试，他说六轮......看来这次是真凉了。。
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已凉
我是海外场的，所以比较晚，不是补录，我也不知道有没有补录。
秋招一共面试了四家公司，360，华为，百度，腾讯。加上之前找实****的时候面过阿里，最后只录了华为。面试体验来说这几家面试官的态度都特别好。
面 360 的时候我还有很多都没有复****面的磕磕绊绊，面试官也很大度，对我特别和蔼，最后挂的我也挺服气的面百度感觉问的问题都很常规，因为他不了解我的项目，所以问的都是基础的
算法。但是他很认