2025秋招：算法工程師題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-均值B.決策樹C.DBSCAND.層次聚類2.梯度下降法中，學習率設置過大可能導致？A.收斂速度慢B.無法收斂C.陷入局部最優(yōu)D.精度提高3.以下哪個是常用的特征選擇方法？A.主成分分析B.隨機森林C.支持向量機D.邏輯回歸4.神經網絡中，ReLU激活函數(shù)的表達式是？A.f(x)=1/(1+e^(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x5.以下哪種數(shù)據(jù)結構適合用于實現(xiàn)優(yōu)先隊列？A.棧B.隊列C.堆D.鏈表6.決策樹中，信息增益是基于什么計算的？A.熵B.方差C.協(xié)方差D.相關系數(shù)7.以下哪個不是強化學習的要素？A.狀態(tài)B.動作C.模型D.獎勵8.以下哪種算法用于降維？A.KNNB.PCAC.SVMD.AdaBoost9.隨機森林是由多個什么組成的？A.決策樹B.神經網絡C.支持向量機D.線性回歸模型10.以下哪個是衡量分類模型性能的指標？A.均方誤差B.平均絕對誤差C.準確率D.決定系數(shù)二、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.常用的評估回歸模型的指標有？A.均方誤差B.平均絕對誤差C.準確率D.決定系數(shù)3.以下哪些算法可用于異常檢測？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.K-均值D.DBSCAN4.以下關于卷積神經網絡（CNN）的說法正確的有？A.包含卷積層B.包含池化層C.常用于圖像識別D.不適合處理序列數(shù)據(jù)5.以下屬于無監(jiān)督學習算法的有？A.聚類算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.主成分分析D.邏輯回歸6.優(yōu)化算法有哪些？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad7.影響模型泛化能力的因素有？A.數(shù)據(jù)量B.模型復雜度C.正則化D.學習率8.以下哪些是自然語言處理的任務？A.文本分類B.機器翻譯C.語音識別D.圖像生成9.以下關于支持向量機（SVM）的說法正確的有？A.可用于分類B.可用于回歸C.尋找最大間隔超平面D.對異常值不敏感10.以下哪些是數(shù)據(jù)預處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征縮放C.數(shù)據(jù)編碼D.特征選擇三、判斷題（每題2分，共10題）1.過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好。（）2.邏輯回歸是一種線性分類算法。（）3.所有的聚類算法都需要預先指定聚類的數(shù)量。（）4.神經網絡的層數(shù)越多，模型效果一定越好。（）5.強化學習中，智能體的目標是最大化累積獎勵。（）6.主成分分析是一種有監(jiān)督學習算法。（）7.隨機森林中的決策樹之間是相互獨立的。（）8.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）9.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）10.數(shù)據(jù)預處理對模型性能沒有影響。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對訓練數(shù)據(jù)擬合過度，把噪聲也學進去，在訓練集表現(xiàn)好、測試集差；欠擬合是模型復雜度不夠，對數(shù)據(jù)特征學習不充分，訓練集和測試集表現(xiàn)都不佳。2.簡述K-均值算法的基本步驟。首先隨機初始化K個質心；然后將每個樣本分配到最近質心的簇；接著更新質心為簇內樣本均值；重復分配和更新步驟，直到質心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。3.簡述梯度下降法的原理。梯度下降法是一種優(yōu)化算法，通過計算目標函數(shù)的梯度，沿著梯度的反方向更新模型參數(shù)，逐步降低目標函數(shù)值，以找到函數(shù)的最小值。4.簡述主成分分析（PCA）的作用。PCA用于數(shù)據(jù)降維，通過找到數(shù)據(jù)的主成分，將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，減少數(shù)據(jù)維度，同時保留數(shù)據(jù)的主要信息，可加快計算速度、減少存儲需求。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論如何提高模型的泛化能力。可增加數(shù)據(jù)量，讓模型學習更多特征；采用正則化方法，限制模型復雜度；使用交叉驗證選擇合適的超參數(shù)；進行數(shù)據(jù)增強，擴充訓練數(shù)據(jù)多樣性。2.討論深度學習中不同激活函數(shù)的優(yōu)缺點。如Sigmoid函數(shù)輸出在0-1之間，可用于二分類，但有梯度消失問題；ReLU計算簡單、收斂快，不過存在神經元死亡問題；tanh輸出在-1到1之間，比Sigmoid更對稱，但也有梯度消失問題。3.討論在實際項目中如何選擇合適的算法。要考慮數(shù)據(jù)特點，如數(shù)據(jù)規(guī)模、特征類型；問題類型，是分類、回歸還是聚類；計算資源，如內存、計算時間；模型可解釋性要求等因素來選擇合適算法。4.討論數(shù)據(jù)預處理在機器學習中的重要性。數(shù)據(jù)預處理能提高數(shù)據(jù)質量，去除噪聲和缺失值；進行特征縮放和編碼，使模型能更好處理數(shù)據(jù)；通過特征選擇降低維度，減少計算量；還能避免模型受異常值影響，提升模型性能和穩(wěn)定性。答案單項選擇題答案1.B2.B3.A4.B5.C6.A7.C8.B9.A10.C多項選擇