2025機器學習工程師校招題庫及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習？A.決策樹B.K均值聚類C.邏輯回歸D.支持向量機2.梯度下降的作用是？A.計算損失函數(shù)B.最小化損失函數(shù)C.最大化損失函數(shù)D.選擇特征3.過擬合是指模型？A.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都差B.在訓練集上表現(xiàn)好，測試集上表現(xiàn)差C.在訓練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好D.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都好4.以下哪個不是常見的激活函數(shù)？A.SigmoidB.ReLUC.LinearD.KNN5.隨機森林是由多個什么組成？A.決策樹B.神經網絡C.支持向量機D.線性回歸6.以下哪種方法用于處理缺失值？A.歸一化B.插值法C.正則化D.降維7.交叉驗證的目的是？A.增加訓練數(shù)據B.評估模型泛化能力C.減少過擬合D.提高模型復雜度8.以下哪個是無監(jiān)督學習的目標？A.預測標簽B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的模式C.優(yōu)化損失函數(shù)D.特征選擇9.以下哪種算法用于降維？A.PCAB.SVMC.KNND.LR10.邏輯回歸用于？A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學習框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.處理數(shù)據不平衡的方法有？A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.增加特征3.以下哪些是評估分類模型的指標？A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1值4.以下屬于集成學習方法的有？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.隨機森林5.以下哪些是特征工程的步驟？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征歸一化6.神經網絡的層包括？A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層7.以下哪些是常見的損失函數(shù)？A.均方誤差B.交叉熵損失C.絕對值損失D.對數(shù)損失8.以下哪些算法可用于異常檢測？A.孤立森林B.局部異常因子C.K均值聚類D.邏輯回歸9.以下哪些是模型調優(yōu)的方法？A.網格搜索B.隨機搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.增加數(shù)據10.以下哪些是機器學習中的數(shù)據類型？A.數(shù)值型B.類別型C.文本型D.圖像型判斷題（每題2分，共10題）1.所有的機器學習算法都需要進行特征縮放。（）2.過擬合時可以通過增加正則化項來緩解。（）3.無監(jiān)督學習不需要標簽數(shù)據。（）4.決策樹只能處理分類問題。（）5.梯度下降一定能找到全局最優(yōu)解。（）6.深度學習就是深度神經網絡。（）7.交叉驗證可以完全避免過擬合。（）8.特征選擇的目的是減少特征數(shù)量，提高模型性能。（）9.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據。（）10.聚類算法的結果是唯一的。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型在訓練集表現(xiàn)好、測試集表現(xiàn)差，學習了過多訓練集噪聲；欠擬合是模型在訓練集和測試集表現(xiàn)都不佳，未學習到數(shù)據規(guī)律。2.什么是正則化，它的作用是什么？正則化是在損失函數(shù)中加入懲罰項。作用是限制模型復雜度，防止過擬合，使模型更具泛化能力。3.簡述K近鄰算法（KNN）的原理。KNN算法通過計算待分類樣本與訓練集中各樣本的距離，選取距離最近的K個樣本，根據這K個樣本的類別進行投票，多數(shù)類別的標簽即為待分類樣本的標簽。4.簡述主成分分析（PCA）的作用。PCA用于數(shù)據降維，通過找到數(shù)據的主成分方向，將高維數(shù)據投影到低維空間，減少數(shù)據維度同時保留大部分信息，可降低計算復雜度和減少噪聲影響。討論題（每題5分，共4題）1.討論在實際項目中如何選擇合適的機器學習算法。要考慮數(shù)據特點，如數(shù)據量、特征類型、有無標簽等；問題類型，是分類、回歸還是聚類；計算資源和時間成本；還可通過實驗對比不同算法性能來選擇。2.討論數(shù)據預處理在機器學習中的重要性。數(shù)據預處理能提高數(shù)據質量，處理缺失值、異常值等；通過特征工程可提取有效特征，提升模型性能；還能使數(shù)據符合模型要求，如歸一化等，加快模型收斂速度。3.討論模型評估指標的選擇依據。要依據問題類型，分類問題常用準確率、召回率等，回歸問題用均方誤差等；數(shù)據特點，如數(shù)據不平衡時F1值更合適；業(yè)務需求，不同業(yè)務對指標側重點不同。4.討論深度學習和傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別與聯(lián)系。區(qū)別：深度學習靠深度神經網絡自動學習特征，適用于大規(guī)模復雜數(shù)據；傳統(tǒng)機器學習需手動特征工程，適用于中小規(guī)模數(shù)據。聯(lián)系：都是機器學習分支，目標都是從數(shù)據中學習規(guī)律解決問題。答案單項選擇題答案1.B2.B3.B4.D5.A6.B7.B8.B9.A10.B多項選擇題答案1.A