2025秋招：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.高斯混合模型2.邏輯回歸用于：A.回歸任務(wù)B.分類任務(wù)C.聚類任務(wù)D.降維任務(wù)3.下列哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras4.隨機(jī)森林中的“隨機(jī)”不包括以下哪項(xiàng)？A.隨機(jī)選擇樣本B.隨機(jī)選擇特征C.隨機(jī)選擇樹的深度D.以上都包括5.支持向量機(jī)的目標(biāo)是：A.最大化分類間隔B.最小化分類誤差C.最大化訓(xùn)練速度D.最小化模型復(fù)雜度6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是：A.增加模型的線性表達(dá)能力B.增加模型的非線性表達(dá)能力C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.提高模型的訓(xùn)練速度7.以下哪種方法可用于處理過擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.增加模型復(fù)雜度C.減少正則化參數(shù)D.以上都不對(duì)8.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致：A.收斂速度變慢B.無法收斂C.陷入局部最優(yōu)D.模型欠擬合9.以下哪種評(píng)估指標(biāo)適用于不平衡數(shù)據(jù)集？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.以上都不對(duì)10.K近鄰算法中，K值的選擇：A.越大越好B.越小越好C.需要根據(jù)具體情況調(diào)整D.與數(shù)據(jù)無關(guān)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于特征選擇方法的有：A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.主成分分析法2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層類型有：A.卷積層B.池化層C.全連接層D.循環(huán)層3.下列關(guān)于交叉驗(yàn)證的說法正確的有：A.可以評(píng)估模型的泛化能力B.常見的有k折交叉驗(yàn)證C.能減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)D.可以提高模型的訓(xùn)練速度4.以下哪些是集成學(xué)習(xí)的方法？A.裝袋法B.提升法C.堆疊法D.聚類法5.處理缺失值的方法有：A.刪除含缺失值的樣本B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用預(yù)測值填充6.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有：A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam7.以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.自編碼器8.評(píng)估分類模型的指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.精確率C.F1值D.ROC曲線9.以下關(guān)于數(shù)據(jù)歸一化的說法正確的有：A.可以加快模型的收斂速度B.可以提高模型的穩(wěn)定性C.可以消除特征之間的量綱影響D.對(duì)所有模型都有必要10.以下哪些是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域？A.圖像識(shí)別B.自然語言處理C.語音識(shí)別D.推薦系統(tǒng)判斷題（每題2分，共10題）1.所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征縮放。（）2.決策樹可以處理非線性數(shù)據(jù)。（）3.過擬合的模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型效果一定越好。（）5.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）6.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的。（）7.邏輯回歸的輸出是概率值。（）8.聚類算法是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）9.主成分分析是一種特征選擇方法。（）10.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的概念及解決方法。過擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過好，對(duì)新數(shù)據(jù)預(yù)測差。解決方法有增加數(shù)據(jù)、正則化、減少模型復(fù)雜度等。欠擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足。可增加特征、換更復(fù)雜模型等解決。2.簡述梯度下降法的原理。梯度下降法通過迭代更新模型參數(shù)，沿著目標(biāo)函數(shù)負(fù)梯度方向更新，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，逐步找到函數(shù)最小值，從而得到最優(yōu)參數(shù)。3.簡述交叉驗(yàn)證的作用。交叉驗(yàn)證可評(píng)估模型泛化能力，利用不同子集訓(xùn)練和驗(yàn)證，減少因數(shù)據(jù)劃分導(dǎo)致的評(píng)估偏差，還能輔助選擇模型超參數(shù)，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)。4.簡述支持向量機(jī)的原理。支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，使不同類別的樣本間隔最大，從而實(shí)現(xiàn)分類。對(duì)于非線性數(shù)據(jù)，可通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間求解。討論題（每題5分，共4題）1.討論在實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如線性或非線性、數(shù)據(jù)量大小等；任務(wù)類型，分類、回歸或聚類；計(jì)算資源和時(shí)間成本；算法可解釋性等。綜合評(píng)估后選擇最適合的算法。2.討論深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。應(yīng)用有機(jī)器翻譯、文本分類、情感分析等。挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、語義理解難、模型可解釋性差、計(jì)算資源需求大等。3.討論特征工程的重要性及主要步驟。特征工程能提升模型性能，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。主要步驟有數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值等；特征選擇，選重要特征；特征變換，如歸一化；特征構(gòu)造，生成新特征。4.討論如何評(píng)估一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的好壞?？蓮亩鄠€(gè)方面評(píng)估，分類任務(wù)用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等；回歸任務(wù)用均方誤差等。還需考慮模型泛化能力，通過交叉驗(yàn)證評(píng)估，同時(shí)關(guān)注計(jì)算效率和可解釋性。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.B3.B4.C5.A6.B7.A8.B9.B10.C多項(xiàng)選擇題答案1.