3月3日阿里巴巴内推电话面试
没想到阿里巴巴是一点都不给准备的机会啊，这么快电话就过来，完全没有准备（结果可想而知，直接被拒了，为什么不说现在有事情，再约时间，好给自己一个缓冲？）。开始也没有自我介绍了（很奇怪的事情），寒暄了几句就开始问问题了（面试中犯了严重的错误，就是不把它当做面试，在那里闲谈，说话缺乏逻辑性；但是没有表现出过分的紧张值得表扬，其实是不报希望）。
第一个问题就是介绍自己的研究项目（对于自己的项目都说不清楚，说了好几个项目，忘记了背景+问题难点+解决思路+最后结果+收获的回答思路，其实他们想听很细节的东西，比如处理问题的具体方法，这样他们才深入谈下去），我也很奇怪，自己怎么开始说自己的科研不顺利，发牢骚，分析原因，说了一大推（为什么会讲到这些），对方好不容易才听出来个神经网络和ELM，然后自己就开始说SVM和BP为什么不好了，ELM可以训练速度快、在线学习怎么好了，把对方搞得满头雾水，赶紧插到：为什么要在线学习呢？（终于可以问了），我说病人的状态每天的变化很大，需要不断更新模型；他反问道：为什么要不断更新模型，数据特征怎么选择的？开始没有搞明白他在问什么，后来才明白他说的是模型用完整的训练数据集建好的，模型不好说明训练数据不够。然后我就解释道：我们的数据不完整，数据获得很不容易（说话与写文章还是差很多，写文章有思考的过程，二说话需要快速反应，找出问题，这边的回答其实不是很好，自己都没有搞明白。）后来不知道怎么提到分类，聚类的问题？他就问我平常用什么聚类方法，我想了想k-means吧，接着就开始问了k-means算法中的K是怎么选取的？我就在那里扯了，没有固定的取值方法，只能一个个尝试，还提到了交叉验证法。这么回答的还可以，后来他问K确定之后，怎么选择聚类的中心呢？当时回答着思路就乱了，又问了人家一次问题，后来才明白，自己就说大部分是随机选取的，后来扯了系统聚类法归并出几个小类（脑袋进水了，怎么讲k-means聚类跑到系统聚类了），人家也没有回声，我说完了，他问道高斯混合聚类？（原本计划好好整理一下聚类的知识点呢，可是电话这就打来了），我说道不会很清楚（真的很欣赏阿里的面试官，没有表现出不耐烦的样子），就反问道是不是与核密度估计差不多，他回到：差不多吧（k-means是最简单的聚类，还有n多种聚类算法都没来得及看）。后来他问到了你做过分类，怎么评价分类结果的，比如说F指数，我这边还是很清楚的，直接回到F指数是从混淆矩阵中获得的，我也用到ROC曲线和AUI指标，人家直接回复到恩恩，知道了（估计是答到点子上了）。
问道简单的算法题吧（神啊，算法还没有复习，但是自己竟然在上面写个熟练，这不是找死吗？）两条单向链表怎么判断是否有交点？（好简单的题啊，但是我不会），就遍历呗！！遍历也有问题，然后就无声了，后来说自己数据结构这边不经常用就忘了（傻叉，常用的谁还问你，这是在电面，不是过家家，算法功底不行）。然后他就在那里解释（不会就不会吧，给你讲讲呗！判断一下你的学习能力），悲催的是讲半天也没有搞明白什么意思。算了，人家也不讲了。
后来提到了Hadoop，问我熟悉HIVE，我说一般吧，结果就问了数据倾斜问题（没听说过啊），好吧，人家就此打住。这时候就问了我为什么要选择阿里巴巴这样的互联网企业，然后自己答的毫无逻辑，这次失败是必然的，缺乏准备。
吸取教训，慢慢修炼吧！——加油啦！阿里的面试官还是很敬业的，以后慢慢学习，提高自己的能力了。
