2026春招：機器學習工程師筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習？A.決策樹B.K-近鄰C.主成分分析D.邏輯回歸2.隨機森林是由多個（）組成。A.決策樹B.神經網絡C.支持向量機D.K均值聚類3.在梯度下降法中，學習率設置過大會導致（）。A.收斂速度慢B.無法收斂C.陷入局部最優(yōu)D.模型復雜度降低4.以下哪個不是衡量分類模型性能的指標？A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1-分數(shù)5.以下哪種數(shù)據(jù)預處理方法可以將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間？A.標準化B.歸一化C.正則化D.白化6.樸素貝葉斯算法的“樸素”體現(xiàn)在（）。A.模型簡單B.假設特征之間相互獨立C.只考慮線性關系D.訓練速度快7.過擬合是指模型（）。A.在訓練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好B.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都差C.在訓練集上表現(xiàn)好，在測試集上表現(xiàn)差D.在訓練集和測試集上表現(xiàn)都好8.以下哪個是無監(jiān)督學習算法？A.線性回歸B.聚類分析C.感知機D.支持向量機9.在神經網絡中，激活函數(shù)的作用是（）。A.增加模型復雜度B.引入非線性因素C.提高訓練速度D.減少過擬合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.以下屬于機器學習任務類型的有（）。A.分類B.回歸C.聚類D.降維2.常用的特征選擇方法有（）。A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.主成分分析法3.以下哪些是提高模型泛化能力的方法（）。A.增加訓練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停D.減少模型復雜度4.關于支持向量機，以下說法正確的是（）。A.可以處理線性可分問題B.可以處理線性不可分問題C.核函數(shù)可以將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間D.只能用于分類任務5.決策樹的常用劃分準則有（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方誤差6.以下屬于深度學習中優(yōu)化算法的有（）。A.隨機梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam7.以下哪些是衡量回歸模型性能的指標（）。A.均方誤差B.平均絕對誤差C.決定系數(shù)D.準確率8.以下關于K均值聚類算法的說法正確的是（）。A.屬于無監(jiān)督學習B.需要預先指定聚類的個數(shù)KC.對初始聚類中心的選擇敏感D.只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)9.神經網絡的層類型有（）。A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層10.數(shù)據(jù)預處理的步驟包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.特征編碼C.數(shù)據(jù)縮放D.特征選擇判斷題（每題2分，共10題）1.所有的機器學習算法都需要進行特征縮放。（）2.邏輯回歸只能用于二分類問題。（）3.主成分分析可以用于數(shù)據(jù)降維。（）4.過擬合時，模型在訓練集和測試集上的誤差都很小。（）5.支持向量機在處理線性不可分問題時不需要核函數(shù)。（）6.隨機森林的決策樹之間是相互獨立的。（）7.聚類分析是一種監(jiān)督學習方法。（）8.深度學習中的激活函數(shù)一定是線性函數(shù)。（）9.正則化可以減少模型的過擬合。（）10.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）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，原因是模型復雜?？稍黾訑?shù)據(jù)、正則化、早停解決。欠擬合指訓練和測試集表現(xiàn)都差，因模型簡單，可增加特征、換復雜模型解決。2.請說明隨機森林和決策樹的關系。隨機森林由多個決策樹組成。決策樹是單個模型，易過擬合。隨機森林通過集成多個決策樹，降低方差，提高泛化能力和穩(wěn)定性，減少過擬合風險。3.簡述支持向量機的基本原理。支持向量機旨在找到最優(yōu)超平面分隔不同類別數(shù)據(jù)。對于線性可分數(shù)據(jù)，找最大間隔超平面；線性不可分，用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使數(shù)據(jù)線性可分，再找超平面分類。4.簡述K均值聚類算法的步驟。先隨機初始化K個聚類中心，然后將每個樣本分配到最近的聚類中心，接著重新計算各聚類的中心，重復分配和更新中心步驟，直到中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。討論題（每題5分，共4題）1.討論在實際項目中如何選擇合適的機器學習算法。要考慮數(shù)據(jù)特點，如規(guī)模、類型、分布。若數(shù)據(jù)線性可分，可選線性模型；數(shù)據(jù)復雜且量大，深度學習可能合適。還要考慮任務類型，分類選分類算法，回歸選回歸算法。同時結合計算資源和時間成本。2.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、缺失值，保證模型輸入的可靠性。能統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度，加快模型收斂速度。還可通過特征選擇和編碼，減少冗余信息，提升模型性能和泛化能力。3.討論深度學習與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別。深度學習靠多層神經網絡自動學習特征，需大量數(shù)據(jù)和計算資源，適用于復雜任務。傳統(tǒng)機器學習需手動提取特征，對數(shù)據(jù)量和計算要求低，在小數(shù)據(jù)和簡單任務上更高效。4.討論模型評估指標的選擇依據(jù)。依據(jù)任務類型選指標，分類任務用準確率、召回率等；回歸任務用均方誤差等。還需考慮業(yè)務需求，如對正例敏感用召回率；對整體性能關注用F1-分數(shù)。同時結合數(shù)據(jù)分布，避免指標有偏差。答案單項選擇題1.C2.A3.B4.C5.B6.B7.C8.B9.B1