機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師崗位招聘考試試卷及答案填空題（每題1分，共10分）1.線性回歸的損失函數(shù)通常是______。答案：均方誤差（MSE）2.決策樹防止過擬合的剪枝方法包括預(yù)剪枝和______。答案：后剪枝3.常用正則化方法有L1正則化和______正則化。答案：L24.SVM處理非線性數(shù)據(jù)的核函數(shù)（舉1種）是______。答案：高斯核（RBF核）5.PCA降維的核心目標(biāo)是最大化數(shù)據(jù)的______。答案：方差6.ReLU激活函數(shù)在x≥0時(shí)的表達(dá)式是______。答案：x7.K-means衡量簇內(nèi)緊湊性的指標(biāo)是______。答案：簇內(nèi)平方和（SSE）8.LSTM控制細(xì)胞狀態(tài)更新的門是______門。答案：輸入9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體的即時(shí)獎勵總和稱為______。答案：累積回報(bào)10.每次用1個(gè)樣本更新參數(shù)的梯度下降變體是______。答案：隨機(jī)梯度下降（SGD）單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于聚類算法的是？A.邏輯回歸B.K-meansC.隨機(jī)森林D.SVM答案：B2.更易產(chǎn)生稀疏解的正則化是？A.L1B.L2C.彈性網(wǎng)D.無正則化答案：A3.解決過擬合的方法不包括？A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.增大模型復(fù)雜度D.早停答案：C4.不能處理非線性數(shù)據(jù)的核函數(shù)是？A.多項(xiàng)式核B.高斯核C.線性核D.Sigmoid核答案：C5.避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度消失的初始化方法是？A.隨機(jī)初始化B.He初始化C.全零初始化D.全1初始化答案：B6.K-means收斂速度主要取決于？A.初始中心選擇B.樣本數(shù)量C.簇?cái)?shù)kD.迭代次數(shù)答案：A7.屬于Boosting類的集成方法是？A.隨機(jī)森林B.GBDTC.StackingD.以上都是答案：B8.二分類邏輯回歸適合的損失函數(shù)是？A.MSEB.交叉熵?fù)p失C.鉸鏈損失D.RMSE答案：B9.Q-learning屬于哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.有模型B.無模型C.策略梯度D.價(jià)值迭代答案：B10.PCA主成分是協(xié)方差矩陣的______特征向量。A.最小B.最大C.任意D.前k個(gè)最大答案：D多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.過擬合的解決方法包括？A.正則化B.早停C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.增大模型復(fù)雜度答案：ABC2.常見集成學(xué)習(xí)方法有？A.隨機(jī)森林B.GBDTC.AdaBoostD.XGBoost答案：ABCD3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用激活函數(shù)有？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Step函數(shù)答案：ABC4.SVM的優(yōu)點(diǎn)包括？A.小樣本效果好B.非線性可分C.計(jì)算效率高D.可解釋性強(qiáng)答案：AB5.屬于聚類算法的是？A.K-meansB.DBSCANC.層次聚類D.邏輯回歸答案：ABC6.特征選擇常用方法有？A.卡方檢驗(yàn)B.互信息C.L1正則化D.PCA答案：ABC7.梯度下降變體有？A.SGDB.MomentumC.AdamD.L-BFGS答案：ABCD8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心組成包括？A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動作答案：ABCD9.屬于降維方法的是？A.PCAB.t-SNEC.LDAD.卡方檢驗(yàn)答案：ABC10.模型評估常用指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.ROC-AUC答案：ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.線性回歸假設(shè)誤差服從正態(tài)分布。答案：對2.決策樹只能是二叉樹。答案：錯3.L1正則化使參數(shù)稀疏。答案：對4.SVM核函數(shù)需滿足Mercer條件。答案：對5.PCA可處理非線性數(shù)據(jù)。答案：錯6.ReLU不會出現(xiàn)梯度消失。答案：錯7.K-means對異常值敏感。答案：對8.隨機(jī)森林基模型是CART決策樹。答案：對9.Q-learning是有模型算法。答案：錯10.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好。答案：錯簡答題（每題5分，共20分）1.解釋過擬合及3種解決方法。答案：過擬合是模型訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差，因過度學(xué)習(xí)噪聲。解決方法：①正則化（L1/L2約束參數(shù)）；②早停（監(jiān)控驗(yàn)證集停止性能下降）；③數(shù)據(jù)增強(qiáng)（增加樣本多樣性）。2.對比L1和L2正則化的區(qū)別。答案：①L1是參數(shù)絕對值之和，使參數(shù)稀疏（特征選擇）；②L2是參數(shù)平方和，使參數(shù)趨近0（避免過擬合但不稀疏）；③L1適合特征冗余場景，L2適合特征相關(guān)性低場景。3.簡述PCA降維步驟。答案：①數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（均值0、方差1）；②計(jì)算協(xié)方差矩陣；③特征值分解；④選前k個(gè)最大特征值的特征向量；⑤投影原始數(shù)據(jù)到該子空間。4.什么是集成學(xué)習(xí)？常見方法有哪些？答案：集成學(xué)習(xí)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器提升性能。常見方法：①Bagging（如隨機(jī)森林，并行訓(xùn)練+投票）；②Boosting（如GBDT，串行修正錯誤）；③Stacking（堆疊輸出+元模型）。討論題（每題5分，共10分）1.實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法？答案：①數(shù)據(jù)量：小樣本選SVM/邏輯回歸，大樣本選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/隨機(jī)森林；②任務(wù)：分類選邏輯回歸/SVM，回歸選線性回歸/GBDT；③可解釋性：需解釋選線性模型/決策樹，無需解釋選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；④算力：有限選輕量模型（樸素貝葉斯），充足選復(fù)雜模型。2.談?wù)勌荻认栴}及解決方法。答