前言
北大叉院是我参加的第三个北大夏令营，之前的光华和统计科学中心的博士项目两连跪TAT，叉院的数据科学硕士项目比较幸运地搭上了末班车，在此分享一些北大叉院对数学背景的考察内容，希望对大家有所帮助。
个人基本情况
学校：北京航空航天大学
专业：数学实验班
成绩排名： 6/115
英语： CET-4(515), CET-6(538)
科研竞赛情况：
1 一篇国内核心期刊二作（混合型数据聚类）
2 建模国赛一等奖
夏令营经历
笔试：
笔试内容为三门数学核心课，数分，高代，概率论，外加一道手写代码题。
数分包括拉格朗日中值定理，及函数凸凹性相关内容。
高代的两道题都是关于实对称矩阵的对角化
概率论包括马尔科夫不等式这种基础证明，以及随机变量函数的期望与方差。
手写代码那道题由于时间太紧还没来得及做就收卷了。。。
个人感觉难度较大，而且时间会很紧，但题目都不是那种一看就没思路的，考前复习的时候多刷刷题，尤其是教材里题号偏后（难度较大）的题目，对考试帮助可能比较大。
面试：
面试安排在笔试后的一天，（据说笔试会影响面试的分组）面试的形式是不同的实验室独立面试，我参加的是深度学习实验室的面试，这个实验室数学，统计，计算机方向的老师都有，所以看我是数学背景的，简历上又写自己学过统计和机器学习，因此面试的时候题目大多围绕数学和统计学，大家也不必害怕你是数学背景的到时候会被计算机方向问题虐。
下面是我在面试时被问到的问题
1）说一说线性回归β的一般性质，大样本性质
2）现场上黑板推岭回归β解析式
3）现场上黑板讲主成分分析（样本情况）
4）讲一讲聚类分析，典型的聚类方法（我简历里写做过聚类方向科研）
不难发现面试内容理论与实际并重，建议大家准备面试的时候除了简历上的内容之外，时间允许的话还是要尽量多复习复习概率统计相关课程的重要内容。
希望上述内容对大家有所帮助，祝大家一切顺利~
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