2026機(jī)器學(xué)習(xí)工程師校招面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-近鄰算法B.K-均值算法C.層次聚類D.主成分分析2.決策樹中常用的劃分標(biāo)準(zhǔn)不包括？A.信息增益B.基尼指數(shù)C.均方誤差D.相關(guān)系數(shù)3.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C.加快收斂速度D.減少過擬合4.下列哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras5.隨機(jī)森林是基于哪種算法的集成學(xué)習(xí)方法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯6.評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值7.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率設(shè)置過大可能導(dǎo)致？A.收斂速度變慢B.無法收斂C.欠擬合D.過擬合8.線性回歸模型中，最小二乘法的目標(biāo)是？A.最小化殘差平方和B.最大化殘差平方和C.最小化誤差絕對(duì)值和D.最大化誤差絕對(duì)值和9.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法用于處理缺失值？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.插補(bǔ)法D.獨(dú)熱編碼10.在支持向量機(jī)中，核函數(shù)的作用是？A.增加特征維度B.減少特征維度C.提高分類精度D.降低計(jì)算復(fù)雜度多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)的有？A.精確率B.均方根誤差C.ROC曲線D.混淆矩陣2.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp3.處理過擬合的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.減少模型復(fù)雜度D.提前停止訓(xùn)練4.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景包括？A.數(shù)據(jù)聚類B.異常檢測C.推薦系統(tǒng)D.圖像分類5.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下說法正確的有？A.可以自動(dòng)提取特征B.層數(shù)越深，模型表達(dá)能力越強(qiáng)C.訓(xùn)練容易過擬合D.都需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)6.特征工程的步驟包括？A.特征選擇B.特征提取C.特征衍生D.特征編碼7.以下哪些算法屬于集成學(xué)習(xí)？A.AdaBoostB.GradientBoostingC.XGBoostD.LightGBM8.用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型有？A.CNNB.RNNC.LSTMD.ResNet9.以下關(guān)于數(shù)據(jù)集劃分的說法，正確的是？A.訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型B.驗(yàn)證集用于調(diào)整超參數(shù)C.測試集用于評(píng)估模型性能D.都要采用相同的劃分比例10.機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)類型有？A.交叉熵?fù)p失B.平方損失C.鉸鏈損失D.Huber損失判斷題（每題2分，共10題）1.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.邏輯回歸是一種線性分類算法。（）3.特征越多，模型性能一定越好。（）4.過擬合表示模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）5.聚類算法的輸出結(jié)果是確定的，不依賴于初始條件。（）6.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的計(jì)算資源。（）7.降維會(huì)損失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息。（）8.支持向量機(jī)只能處理二分類問題。（）9.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征縮放。（）10.驗(yàn)證集的作用是評(píng)估模型的泛化能力。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度，在訓(xùn)練集表現(xiàn)好但測試集差；欠擬合是模型未充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都欠佳。2.什么是梯度下降法？它是一種優(yōu)化算法，通過迭代更新模型參數(shù)，沿著損失函數(shù)梯度的反方向調(diào)整參數(shù)，不斷降低損失函數(shù)值，以找到最優(yōu)解。3.簡述特征工程的重要性。特征工程能提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲和冗余信息，還可構(gòu)建更具代表性的特征，從而增強(qiáng)模型性能，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。4.如何評(píng)估分類模型的性能？可通過準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值、ROC曲線、AUC值等指標(biāo)評(píng)估，混淆矩陣也能直觀展示分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用：疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難，標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取成本高，模型可解釋性差，且醫(yī)療場景容錯(cuò)率低。2.談?wù)勌卣鬟x擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用和方法。作用：減少計(jì)算量、降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)、提升模型性能。方法有過濾法（如相關(guān)性分析）、包裝法（如遞歸特征消除）、嵌入法（如正則化）。3.分析集成學(xué)習(xí)提升模型性能的原理。集成學(xué)習(xí)通過結(jié)合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器的結(jié)果提升性能。多個(gè)模型的偏差和方差互補(bǔ)，能綜合不同模型優(yōu)勢(shì)減少誤差，增強(qiáng)穩(wěn)定性和泛化能力。4.對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的不平衡數(shù)據(jù)集問題，怎樣解決？可采用欠采樣（減少多數(shù)類樣本）、過采樣（增加少數(shù)類樣本）、生成新樣本（如SMOTE）及調(diào)整模型評(píng)價(jià)指標(biāo)（關(guān)注召回率等）來解決。答案單項(xiàng)選擇題答案1.A2.D3.B4.B5.A6.C7.B8.A9.C10.A多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.A