面试时存在的问题

1. 回答问题几乎都触碰了问题的本质，但表达非常业余不专业，比如问机器学习除了预测，还有什么作用。我的回答是说验证数据集属于哪一种总体。实际面试官想问统计学模型和机器学习模型的区别，所以从统计学角度来回答，它训练数据是为了做统计推断。

2. 回答数学题，思考时太粗糙，总是差点内容需要面试官提醒。

3. 可能语速和表达方式不受面试官喜欢，她在面试过程了judge我说过的话（比如你真的有读过统计学习方法这本书么）导致自信心收到打击。

似乎纯分析岗，大厂高学历同学更注重数学和统计学思维。

问过的问题

1. 机器学习除了应用于预测，还在哪个领域有用？(应用统计学及数据分析等领域的看法)
2. 什么是假设检验
3. AUC0.9意味着什么
4. 线性回归如何进行模型评估
5. 模型评估指标有哪些
6. 阶乘
7. 100000以内最大的素数(这个问题我用了纯工程的思维回答, 写了段代码, 实际人家想知道这个数是多少…完全没get到面试官的点…)

注意事项，不要在同一天约两个面试，不要在休息不充分的情况下参加面试。