2026機器學習工程師秋招面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學習？A.K-均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.高斯混合模型2.邏輯回歸用于：A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題3.隨機森林是由多個什么組成？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.支持向量機D.線性回歸模型4.下列哪個不是常見的損失函數(shù)？A.均方誤差B.交叉熵損失C.梯度下降D.鉸鏈損失5.深度學習中常用的激活函數(shù)不包括：A.SigmoidB.ReLUC.線性函數(shù)D.Tanh6.過擬合是指：A.模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都差B.模型在訓練集上表現(xiàn)好，測試集上表現(xiàn)差C.模型在訓練集上表現(xiàn)差，測試集上表現(xiàn)好D.模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都好7.以下哪種方法可用于特征選擇？A.歸一化B.主成分分析C.卡方檢驗D.正則化8.支持向量機的核心思想是：A.最小化誤差B.最大化間隔C.聚類數(shù)據(jù)D.擬合線性函數(shù)9.K近鄰算法中，K值的選擇：A.越大越好B.越小越好C.需要根據(jù)具體情況調整D.與結果無關10.以下哪個不是深度學習框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于集成學習方法的有：A.隨機森林B.梯度提升樹C.AdaBoostD.樸素貝葉斯2.常見的特征縮放方法有：A.歸一化B.標準化C.對數(shù)變換D.多項式變換3.深度學習中的優(yōu)化算法有：A.隨機梯度下降B.AdagradC.AdamD.牛頓法4.以下哪些是評估分類模型的指標？A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.神經(jīng)網(wǎng)絡的層類型包括：A.全連接層B.卷積層C.池化層D.循環(huán)層6.處理缺失值的方法有：A.刪除含缺失值的樣本B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用隨機值填充7.影響模型泛化能力的因素有：A.模型復雜度B.數(shù)據(jù)量C.數(shù)據(jù)噪聲D.訓練時間8.以下關于主成分分析（PCA）的說法正確的有：A.是一種無監(jiān)督學習方法B.用于數(shù)據(jù)降維C.可以保留數(shù)據(jù)的最大方差D.可以用于分類9.以下哪些是機器學習中的超參數(shù)？A.學習率B.決策樹的深度C.神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)D.樣本數(shù)量10.強化學習的要素包括：A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略判斷題（每題2分，共10題）1.線性回歸只能處理線性關系的數(shù)據(jù)。（）2.交叉驗證可以有效防止過擬合。（）3.所有的機器學習算法都需要特征縮放。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多，模型效果一定越好。（）5.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）6.聚類算法的評估指標有輪廓系數(shù)。（）7.過擬合時可以通過增加正則化項來解決。（）8.決策樹是一種白盒模型。（）9.深度學習中，激活函數(shù)可以引入非線性因素。（）10.樸素貝葉斯算法對數(shù)據(jù)的特征獨立性假設要求嚴格。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述什么是過擬合和欠擬合，以及如何解決？過擬合指模型在訓練集表現(xiàn)好、測試集差，可能因模型復雜、數(shù)據(jù)少等?？赏ㄟ^正則化、增加數(shù)據(jù)、減少特征等解決。欠擬合指模型在訓練集和測試集表現(xiàn)都差，因模型簡單?？稍黾犹卣鳌Q復雜模型解決。2.簡述梯度下降法的原理。梯度下降法是優(yōu)化算法，通過迭代更新參數(shù)。計算目標函數(shù)在當前參數(shù)處的梯度，沿負梯度方向更新參數(shù)，使目標函數(shù)值不斷減小，逐步逼近最優(yōu)解。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的主要組成部分。主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用卷積核提取特征，池化層降維減少計算量，全連接層將特征映射到輸出類別。4.簡述如何選擇合適的機器學習算法。要考慮數(shù)據(jù)類型、規(guī)模、任務目標等。數(shù)據(jù)量小可選簡單算法如樸素貝葉斯；數(shù)據(jù)量大、復雜關系用深度學習。分類任務可選邏輯回歸、決策樹等，回歸任務可選線性回歸等。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)預處理在機器學習中的重要性。數(shù)據(jù)預處理可提高數(shù)據(jù)質量，去除噪聲、處理缺失值等，使數(shù)據(jù)更適合模型訓練。能提升模型性能和泛化能力，避免因數(shù)據(jù)問題導致的過擬合、欠擬合等，還可加快訓練速度。2.討論深度學習中模型可解釋性的重要性及挑戰(zhàn)。重要性：在醫(yī)療、金融等領域，需了解模型決策依據(jù)確保安全可靠。挑戰(zhàn)：深度學習模型復雜，參數(shù)多，難以直觀理解其決策過程，缺乏有效的可解釋性方法。3.討論集成學習的優(yōu)勢和局限性。優(yōu)勢：通過組合多個弱模型成強模型，提升準確性和穩(wěn)定性，減少過擬合。局限性：計算成本高，訓練時間長，解釋性差，且若基模型有偏差，集成效果受影響。4.討論如何在實際項目中評估機器學習模型的性能。要選合適評估指標，分類用準確率、召回率等，回歸用均方誤差等。用交叉驗證保證結果可靠，對比不同模型在測試集上的表現(xiàn)，還可結合業(yè)務需求評估，如考慮成本、效率等。答案單項選擇題答案1.B2.B3.A4.C5.C6.B7.C8.B9.C10.B多項選擇題