2026機器學習工程師招聘面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪個是常用的分類算法？A.K-MeansB.線性回歸C.決策樹D.主成分分析2.梯度下降法的作用是？A.計算損失函數(shù)B.優(yōu)化模型參數(shù)C.劃分數(shù)據(jù)集D.特征選擇3.下列哪種數(shù)據(jù)預處理方法用于處理缺失值？A.歸一化B.獨熱編碼C.填充均值D.降維4.支持向量機（SVM）的核心思想是？A.尋找最優(yōu)分類超平面B.聚類分析C.回歸預測D.特征提取5.以下哪個不是深度學習框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras6.隨機森林是由多個什么組成的？A.決策樹B.感知機C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.線性模型7.交叉驗證的目的是？A.提高模型訓練速度B.評估模型泛化能力C.增加數(shù)據(jù)量D.減少過擬合8.邏輯回歸主要用于？A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題9.以下哪種方法可用于特征降維？A.隨機森林B.主成分分析（PCA）C.邏輯回歸D.K近鄰10.模型過擬合是指？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)都好多項選擇題（每題2分，共20分）1.常用的聚類算法有（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.高斯混合模型2.深度學習中常用的激活函數(shù)有（）A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax3.以下屬于評估分類模型性能的指標有（）A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.均方誤差4.數(shù)據(jù)清洗的主要任務包括（）A.處理缺失值B.去除重復數(shù)據(jù)C.處理異常值D.數(shù)據(jù)歸一化5.以下關于神經(jīng)網(wǎng)絡的說法正確的有（）A.輸入層不進行計算B.隱藏層可以有多層C.輸出層輸出最終結果D.每層神經(jīng)元個數(shù)必須相同6.集成學習的方法有（）A.隨機森林B.AdaboostC.GBDTD.XGBoost7.以下哪些是正則化方法（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停法8.特征工程包括（）A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征構建9.以下關于K近鄰算法的說法正確的有（）A.屬于監(jiān)督學習算法B.不需要訓練過程C.可用于分類和回歸D.K值選擇很重要10.以下哪些是時間序列分析方法（）A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.移動平均法判斷題（每題2分，共20分）1.線性回歸只能處理線性關系的數(shù)據(jù)。（）2.所有的機器學習算法都需要進行特征縮放。（）3.過擬合時可以增加訓練數(shù)據(jù)量來緩解。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多，模型性能一定越好。（）5.聚類算法是有監(jiān)督學習算法。（）6.邏輯回歸的輸出是概率值。（）7.主成分分析可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，且保留最重要的信息。（）8.隨機森林中樹的數(shù)量越多，模型越容易過擬合。（）9.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）10.數(shù)據(jù)集中的異常值一定需要被去除。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述什么是過擬合和欠擬合，以及如何解決？2.簡述K-Means聚類算法的基本步驟。3.什么是特征工程，它的重要性體現(xiàn)在哪些方面？4.簡述交叉驗證的原理和作用。討論題（每題5分，共20分）1.討論在實際項目中如何選擇合適的機器學習算法。2.談談你對深度學習中遷移學習的理解和應用場景。3.結合實際案例，討論數(shù)據(jù)質量對機器學習模型性能的影響。4.討論如何評估一個機器學習模型的好壞，除了常見指標還有哪些因素需要考慮？答案單項選擇題答案1.C2.B3.C4.A5.B6.A7.B8.B9.B10.B多項選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判斷題答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.×10.×簡答題答案1.過擬合是模型對訓練數(shù)據(jù)擬合過度，在測試集表現(xiàn)差；欠擬合是模型對數(shù)據(jù)特征學習不足。解決過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化等；解決欠擬合可增加模型復雜度、更換模型等。2.步驟：隨機初始化K個質心；將數(shù)據(jù)點分配到最近質心；更新質心位置；重復后兩步直到質心不再變化。3.特征工程是對原始數(shù)據(jù)進行處理和轉換。重要性：提升模型性能、減少噪聲、加快訓練速度、增加模型可解釋性。4.原理：將數(shù)據(jù)集劃分，輪流作為訓練集和測試集。作用：評估模型泛化能力、選擇參數(shù)、避免過擬合。討論題答案1.依據(jù)數(shù)據(jù)特點選，如數(shù)據(jù)量小用簡單模型；按問題類型選，分類用分類算法；結合時間成本和性能需求平衡選擇。2.遷移學習是將已學知識遷移到新任務。場景：數(shù)據(jù)少的新領域、節(jié)省訓練資源等，