機(jī)器學(xué)習(xí)工程師招聘題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K-均值聚類D.邏輯回歸2.梯度下降法的作用是？A.計(jì)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.初始化模型參數(shù)3.過擬合是指模型？A.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差B.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測(cè)試集上表現(xiàn)差C.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，測(cè)試集上表現(xiàn)好D.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都好4.下列哪個(gè)不是常見的評(píng)估分類模型的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.引入非線性因素C.減少計(jì)算量D.初始化權(quán)重6.隨機(jī)森林是由多個(gè)什么組成的？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.線性回歸模型7.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是？A.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.使數(shù)據(jù)具有相同的尺度C.增加數(shù)據(jù)的維度D.減少數(shù)據(jù)的噪聲8.以下哪種方法可用于降維？A.PCAB.KNNC.AdaBoostD.NaiveBayes9.邏輯回歸用于解決？A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題10.交叉驗(yàn)證的主要目的是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.評(píng)估模型泛化能力C.減少過擬合D.提高模型訓(xùn)練速度多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.常見的損失函數(shù)有？A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.鉸鏈損失D.絕對(duì)誤差3.特征工程包括以下哪些操作？A.特征選擇B.特征提取C.特征縮放D.特征編碼4.可以用于異常檢測(cè)的算法有？A.孤立森林B.局部異常因子C.DBSCAND.線性回歸5.以下哪些算法是基于樹的算法？A.CARTB.ID3C.AdaBoostD.GradientBoosting6.提高模型泛化能力的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停法D.減少模型復(fù)雜度7.評(píng)估回歸模型的指標(biāo)有？A.均方誤差B.平均絕對(duì)誤差C.決定系數(shù)D.準(zhǔn)確率8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括？A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型有？A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層10.以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)采樣判斷題（每題2分，共10題）1.所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）2.增加模型復(fù)雜度一定能提高模型性能。（）3.過擬合時(shí)模型的方差較大。（）4.邏輯回歸的輸出是概率值。（）5.K-近鄰算法不需要進(jìn)行訓(xùn)練。（）6.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）7.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）8.交叉驗(yàn)證可以完全避免過擬合。（）9.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）10.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述什么是過擬合和欠擬合。2.說明梯度下降法的基本原理。3.簡(jiǎn)述特征工程的重要性。4.簡(jiǎn)述交叉驗(yàn)證的基本步驟。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。2.探討深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。3.分析數(shù)據(jù)不平衡對(duì)模型訓(xùn)練的影響及解決方法。4.討論模型可解釋性的重要性及提高可解釋性的方法。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.B4.C5.B6.A7.B8.A9.B10.B多項(xiàng)選擇題答案1.ABD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABCD判斷題答案1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.×8.×9.×10.√簡(jiǎn)答題答案1.過擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合太好，學(xué)習(xí)到噪聲，在測(cè)試集表現(xiàn)差；欠擬合是模型未充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都不佳。2.梯度下降法基本原理是沿著損失函數(shù)的負(fù)梯度方向更新模型參數(shù)，逐步迭代使損失函數(shù)值不斷減小，找到最優(yōu)參數(shù)。3.特征工程能提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，提取有效特征，降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，提高模型性能和泛化能力。4.交叉驗(yàn)證步驟：將數(shù)據(jù)集劃分成k份，每次用k-1份訓(xùn)練，1份測(cè)試，重復(fù)k次，取平均評(píng)估結(jié)果。討論題答案1.選算法要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、類型、問題類型、可解釋性需求等。小數(shù)據(jù)用傳統(tǒng)算法，大數(shù)據(jù)可用深度學(xué)習(xí)，分類問題選分類算法等。2.深度學(xué)習(xí)用于機(jī)器翻譯、文本分類等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)標(biāo)注難、計(jì)