機(jī)器學(xué)習(xí)工程師考試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.K-均值聚類C.線性回歸D.邏輯回歸答案：B2.下面哪個(gè)不是常用的特征選擇方法？A.卡方檢驗(yàn)B.主成分分析C.梯度下降D.信息增益答案：C3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用是？A.加快訓(xùn)練速度B.引入非線性因素C.減少過擬合D.增加模型復(fù)雜度答案：B4.下列哪個(gè)是衡量回歸模型性能的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值答案：C5.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.線性回歸模型答案：A6.支持向量機(jī)的核心思想是？A.最小化誤差B.最大化分類間隔C.聚類相似樣本D.降低維度答案：B7.在訓(xùn)練模型時(shí)，通常將數(shù)據(jù)集劃分為？A.訓(xùn)練集和測(cè)試集B.訓(xùn)練集和驗(yàn)證集C.訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集D.驗(yàn)證集和測(cè)試集答案：C8.以下哪種方法用于處理數(shù)據(jù)缺失值？A.歸一化B.插值法C.正則化D.梯度提升答案：B9.以下哪種模型適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.邏輯回歸答案：C10.交叉驗(yàn)證的主要目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.評(píng)估模型泛化能力C.提高模型準(zhǔn)確率D.減少過擬合答案：B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.Keras答案：ABD2.常見的聚類算法有？A.K-均值聚類B.層次聚類C.DBSCAND.譜聚類答案：ABCD3.以下哪些是處理高維數(shù)據(jù)的方法？A.主成分分析B.線性判別分析C.因子分析D.特征選擇答案：ABCD4.模型過擬合的解決方法有？A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.減少模型復(fù)雜度D.早停策略答案：ABCD5.以下哪些是集成學(xué)習(xí)的方法？A.隨機(jī)森林B.梯度提升樹C.AdaBoostD.樸素貝葉斯答案：ABC6.評(píng)估分類模型的指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：ABC7.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征縮放C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)劃分答案：ABCD8.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.卷積層答案：ABCD9.以下哪些是無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)？A.聚類B.降維C.異常檢測(cè)D.回歸答案：ABC10.以下哪些算法可以用于分類任務(wù)？A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)C.決策樹D.線性回歸答案：ABC判斷題（每題2分，共10題）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）答案：√2.主成分分析是一種特征選擇方法。（）答案：×3.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測(cè)試集上表現(xiàn)好。（）答案：×4.隨機(jī)森林只能用于分類任務(wù)。（）答案：×5.交叉驗(yàn)證可以提高模型的準(zhǔn)確率。（）答案：×6.梯度下降是一種優(yōu)化算法。（）答案：√7.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）答案：×8.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。（）答案：×9.數(shù)據(jù)歸一化可以加快模型訓(xùn)練速度。（）答案：√10.聚類算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。（）答案：×簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述過擬合和欠擬合的區(qū)別。答：過擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，在測(cè)試集表現(xiàn)差，學(xué)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲；欠擬合是模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都不佳，未學(xué)到數(shù)據(jù)規(guī)律。2.簡(jiǎn)述梯度下降的原理。答：梯度下降是一種優(yōu)化算法，通過計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的梯度，沿負(fù)梯度方向更新模型參數(shù)，逐步降低目標(biāo)函數(shù)值，找到最優(yōu)參數(shù)。3.簡(jiǎn)述主成分分析（PCA）的作用。答：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(shí)保留數(shù)據(jù)主要信息，可加快計(jì)算、減少噪聲。4.簡(jiǎn)述K-均值聚類的步驟。答：先隨機(jī)初始化K個(gè)聚類中心，然后將每個(gè)樣本分配到最近的中心，再更新中心位置，重復(fù)分配和更新步驟，直到中心不再變化。討論題（每題5分，共4題）1.討論在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)模型性能的影響。答：數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。若數(shù)據(jù)有大量缺失值、錯(cuò)誤值，會(huì)使模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤信息，性能下降。數(shù)據(jù)分布不均衡，會(huì)導(dǎo)致模型偏向多數(shù)類。高質(zhì)量數(shù)據(jù)能讓模型更好學(xué)習(xí)規(guī)律，提升泛化能力。2.討論如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。答：要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量、特征類型等。若數(shù)據(jù)線性可分，可選線性模型；處理圖像可選卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。還需考慮任務(wù)類型，分類用分類算法，回歸用回歸算法，也可多算法對(duì)比選優(yōu)。3.討論深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)。答：深度學(xué)習(xí)優(yōu)點(diǎn)是能自動(dòng)提取特征，處理復(fù)雜任務(wù)，缺點(diǎn)是需大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)點(diǎn)是模型簡(jiǎn)單、解釋性強(qiáng)，缺點(diǎn)是需手動(dòng)特征工程，處理復(fù)雜任務(wù)能力弱