新浪-机器学习一面

一面是电话面试，周五会去公司二面，问了主要是简历的问题，不过问的比较细致：
1、我在简历上写了聊天机器人的东西，我提到了tensorflow中的textsum，这个是用来做文章摘要的，问到了我输入输出的形式，单向还是双向，桶机制等等？
2、SVM的原理，各种分类算法在面对数据的时候你是怎么选择的？
3、mapreduce中map和reduce的区别是什么？
4、简单介绍一下spark的RDD，你了解spark哪些东西？
5、卷积神经网络的一个结构，卷积层和池化层的作用分别是什么？
6、如何处理数据不平衡的问题？
7、数据预处理都有哪些流程，归一化都有哪几种方式？
8、sklearn和pandas都用过哪些东西，pandas有几种数据结构？
9、xgboost用过么，需要调整的参数都有哪些？