2025校招：機器學習工程師真題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習？A.決策樹B.K-近鄰C.主成分分析D.邏輯回歸2.隨機森林是基于什么算法構建的？A.支持向量機B.神經網絡C.決策樹D.K均值聚類3.以下哪個是衡量分類模型性能的指標？A.均方誤差B.決定系數(shù)C.準確率D.方差4.以下哪種方法用于處理數(shù)據中的缺失值？A.歸一化B.標準化C.插值法D.正則化5.梯度下降法的作用是？A.計算特征的重要性B.尋找最優(yōu)參數(shù)C.劃分數(shù)據集D.評估模型性能6.以下哪種模型適合處理時間序列數(shù)據？A.樸素貝葉斯B.循環(huán)神經網絡C.支持向量機D.決策樹7.特征工程中，獨熱編碼用于處理？A.數(shù)值型特征B.文本特征C.類別型特征D.時間特征8.以下哪個不是核函數(shù)的類型？A.線性核B.多項式核C.指數(shù)核D.高斯核9.交叉驗證的目的是？A.增加訓練數(shù)據量B.防止過擬合C.提高模型的復雜度D.減少特征數(shù)量10.以下哪種算法可用于降維？A.邏輯回歸B.主成分分析C.隨機森林D.支持向量機二、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.以下哪些是聚類算法？A.K均值聚類B.層次聚類C.DBSCAND.高斯混合模型3.以下哪些方法可以防止過擬合？A.增加訓練數(shù)據B.正則化C.減少特征數(shù)量D.早停法4.以下哪些是線性模型？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機（線性核）D.決策樹5.以下哪些是評估回歸模型的指標？A.均方誤差B.平均絕對誤差C.準確率D.決定系數(shù)6.特征選擇的方法有？A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.歸一化法7.以下哪些是神經網絡中的激活函數(shù)？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax8.以下哪些屬于集成學習方法？A.隨機森林B.AdaBoostC.GradientBoostingD.支持向量機9.處理數(shù)據不平衡問題的方法有？A.欠采樣B.過采樣C.調整分類閾值D.增加特征數(shù)量10.以下哪些是強化學習中的概念？A.狀態(tài)B.動作C.獎勵D.策略三、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.過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好。（）3.決策樹是一種線性模型。（）4.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）5.邏輯回歸只能用于二分類問題。（）6.深度學習模型一定比傳統(tǒng)機器學習模型效果好。（）7.交叉驗證可以提高模型的泛化能力。（）8.支持向量機的目標是找到一個最優(yōu)的超平面來分隔不同類別的數(shù)據。（）9.聚類算法是有監(jiān)督學習算法。（）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.簡述什么是過擬合和欠擬合。過擬合指模型在訓練數(shù)據上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據上表現(xiàn)差，過于復雜學習了噪聲。欠擬合指模型在訓練和新數(shù)據上表現(xiàn)都不佳，模型過于簡單無法捕捉數(shù)據特征。2.簡述特征工程的主要步驟。主要步驟有數(shù)據清洗，處理缺失值、異常值；特征選擇，挑選重要特征；特征提取，如從文本中提取關鍵詞；特征變換，像歸一化、標準化等。3.簡述K近鄰算法的原理。K近鄰算法基于“近朱者赤”思想，給定測試樣本，在訓練集中找到與它距離最近的K個樣本，根據這K個樣本的類別進行投票或平均，確定測試樣本的類別或值。4.簡述交叉驗證的常用方法。常用方法有簡單交叉驗證，劃分訓練集和測試集；K折交叉驗證，將數(shù)據分成K份，輪流用K-1份訓練，1份測試；留一交叉驗證，每次留一個樣本測試，其余訓練。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學習和傳統(tǒng)機器學習的優(yōu)缺點。深度學習優(yōu)點是能自動提取復雜特征，處理大規(guī)模數(shù)據，缺點是需要大量數(shù)據和計算資源，可解釋性差。傳統(tǒng)機器學習優(yōu)點是簡單易理解，計算成本低，缺點是特征工程依賴人工，處理復雜問題能力有限。2.討論數(shù)據不平衡對模型的影響及解決方法。影響：模型傾向于多數(shù)類，對少數(shù)類預測差。解決方法：欠采樣減少多數(shù)類樣本，過采樣增加少數(shù)類樣本，調整分類閾值，用代價敏感學習。3.討論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；問題類型，是分類、回歸還是聚類；計算資源；模型可解釋性等。小數(shù)據量線性模型可能合適，大數(shù)據量深度學習有優(yōu)勢。4.討論特征選擇的重要性。特征選擇可減少計算量，提高模型訓練速度；去除無關特征，降低噪聲影響，提高模型準確性；避免維度災難，增強模型泛化能力。答案一、單項選擇題1.C2.C3.C4.C5.B6.B7.C8.C9.B10.B二、多項選擇題1.