2025算法工程師秋招題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于分類算法？A.K近鄰B.線性回歸C.決策樹D.樸素貝葉斯2.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率設(shè)置過小會導(dǎo)致？A.收斂速度慢B.無法收斂C.局部最優(yōu)D.梯度消失3.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras4.數(shù)據(jù)集中缺失值處理方法不包括？A.刪除B.填充C.替換D.保留5.以下關(guān)于K折交叉驗證說法錯誤的是？A.K值越大，結(jié)果越穩(wěn)定B.適用于小數(shù)據(jù)集C.可以減少過擬合D.K必須為106.以下哪種激活函數(shù)會出現(xiàn)梯度消失問題？A.ReLUB.SigmoidC.LeakyReLUD.ELU7.以下哪個是評估回歸模型的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值8.以下哪種算法常用于降維？A.PCAB.SVMC.AdaBoostD.K-means9.以下關(guān)于隨機(jī)森林說法正確的是？A.由多個決策樹組成B.只能用于分類C.不會出現(xiàn)過擬合D.訓(xùn)練速度快10.以下哪個不是特征工程的步驟？A.特征選擇B.特征提取C.特征預(yù)測D.特征構(gòu)建二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.主成分分析B.層次聚類C.支持向量機(jī)D.孤立森林2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的優(yōu)化算法有？A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.SGD3.以下哪些方法可以提高模型的泛化能力？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.減少特征數(shù)量4.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法正確的是？A.可以自動提取特征B.需要大量數(shù)據(jù)C.計算量小D.對硬件要求高5.以下屬于圖像分類任務(wù)常用的模型有？A.ResNetB.VGGC.RNND.Inception6.以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.編碼D.采樣7.以下關(guān)于K-means算法說法正確的是？A.屬于聚類算法B.需要指定聚類中心個數(shù)C.對初始聚類中心敏感D.可以處理任意形狀的簇8.以下哪些是自然語言處理中的任務(wù)？A.文本分類B.機(jī)器翻譯C.語音識別D.情感分析9.以下關(guān)于決策樹的說法正確的是？A.可以處理非線性數(shù)據(jù)B.容易解釋C.對缺失值敏感D.可以用于分類和回歸10.以下哪些是評估分類模型的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.AUC三、判斷題（每題2分，共10題）1.線性回歸只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）2.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多，效果一定越好。（）3.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好。（）4.特征工程對模型的性能影響不大。（）5.隨機(jī)森林中的決策樹是相互獨(dú)立的。（）6.主成分分析可以將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，且保留大部分信息。（）7.邏輯回歸只能用于二分類問題。（）8.數(shù)據(jù)集中的異常值一定會影響模型的性能。（）9.交叉驗證可以評估模型的泛化能力。（）10.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）四、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。2.簡述特征工程的主要步驟。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要結(jié)構(gòu)和原理。4.簡述如何評估一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在實(shí)際項目中如何選擇合適的算法。2.討論數(shù)據(jù)不平衡對模型訓(xùn)練的影響及解決辦法。3.討論深度學(xué)習(xí)模型可解釋性的重要性及挑戰(zhàn)。4.討論如何優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。答案一、單項選擇題1.B2.A3.B4.D5.D6.B7.C8.A9.A10.C二、多項選擇題1.ABD2.ABCD3.ABC4.ABD5.ABD6.ABCD7.ABC8.ABD9.ABD10.ABCD三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.√7.×8.×9.√10.×四、簡答題1.過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過好，對新數(shù)據(jù)預(yù)測差；欠擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足。解決過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化等；解決欠擬合可增加模型復(fù)雜度、特征等。2.主要步驟有數(shù)據(jù)理解，明確特征；特征提取，從原始數(shù)據(jù)獲??；特征選擇，篩選重要特征；特征構(gòu)建，組合或變換特征。3.主要結(jié)構(gòu)有卷積層、池化層、全連接層。原理是卷積層用卷積核提取特征，池化層降維，全連接層輸出結(jié)果。4.可根據(jù)任務(wù)類型選指標(biāo)，分類用準(zhǔn)確率等，回歸用均方誤差等；用訓(xùn)練集和測試集評估；用交叉驗證評估泛化能力。五、討論題1.考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、特征類型、任務(wù)目標(biāo)、模型復(fù)雜度和可解釋性等因素，小數(shù)據(jù)可用簡單模型，復(fù)雜任務(wù)用深度學(xué)習(xí)模型。2.影響：模型偏向多數(shù)類，少數(shù)類預(yù)測差。辦法：采樣，如過采樣少數(shù)類、欠采樣多