2026春招：機器學習工程師面試題及答案

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.DBSCANC.SVMD.PCA2.梯度下降法的目的是？A.最大化損失函數(shù)B.最小化損失函數(shù)C.最大化準確率D.最小化準確率3.哪種方法可用于特征選擇？A.歸一化B.主成分分析C.獨熱編碼D.過擬合4.決策樹算法中，常用的劃分準則是？A.曼哈頓距離B.歐氏距離C.信息增益D.余弦相似度5.邏輯回歸是一種？A.分類算法B.聚類算法C.降維算法D.回歸算法6.隨機森林屬于哪種機器學習類型？A.監(jiān)督學習B.無監(jiān)督學習C.強化學習D.半監(jiān)督學習7.以下哪個用于評估回歸模型？A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1值8.無監(jiān)督學習不包括？A.層次聚類B.樸素貝葉斯C.譜聚類D.SOM網(wǎng)絡(luò)9.支持向量機中的核函數(shù)作用是？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)可視化C.處理線性不可分問題D.減少特征數(shù)量10.深度學習中常用的激活函數(shù)不包括？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.L1范數(shù)多項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于集成學習方法的有？A.決策樹B.AdaBoostC.GBDTD.XGBoost2.處理數(shù)據(jù)缺失值的方法有？A.刪除缺失值所在行B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用隨機數(shù)填充3.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的是？A.神經(jīng)元越多越好B.可以處理非線性問題C.能自動提取特征D.訓練過程可能會過擬合4.可以用于密度估計的方法有？A.KNNB.高斯混合模型C.霍夫曼編碼D.核密度估計5.特征工程包括以下哪些操作？A.特征縮放B.特征組合C.特征選擇D.特征提取6.以下算法可用于異常檢測的有？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.PCAD.DBSCAN(發(fā)現(xiàn)離群點)7.監(jiān)督學習中常用的性能評估指標有？A.準確率B.精度C.召回率D.ROC曲線8.以下關(guān)于過擬合說法正確的是？A.訓練集準確率高，測試集準確率低B.模型復(fù)雜度低導(dǎo)致C.可通過正則化解決D.增加訓練數(shù)據(jù)可緩解9.以下屬于深度學習框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras10.聚類算法的評估指標有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.慣性指標D.調(diào)整蘭德指數(shù)判斷題（每題2分，共20分）1.所有機器學習算法都需要進行特征縮放。（）2.交叉驗證可以降低過擬合的風險。（）3.正則化是用來解決欠擬合問題的。（）4.邏輯回歸只能處理二分類問題。（）5.隨機森林是由多個決策樹組成。（）6.無監(jiān)督學習不需要標簽數(shù)據(jù)。（）7.支持向量機只能處理線性可分問題。（）8.深度學習中的卷積層主要用于特征提取。（）9.聚類算法的結(jié)果是唯一的。（）10.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）簡答題（每題5分，共20分）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。答：過擬合是模型對訓練數(shù)據(jù)擬合過度，記住了噪聲和細節(jié)，在訓練集表現(xiàn)好但測試集差；欠擬合是模型太簡單，未能捕捉數(shù)據(jù)特征，訓練集和測試集表現(xiàn)都不佳。2.什么是特征縮放，有什么作用？答：特征縮放是對特征值進行變換，使其在相似范圍。作用是加快梯度下降收斂速度，避免某些特征因數(shù)值大主導(dǎo)模型，提升模型性能和穩(wěn)定性。3.簡述隨機森林的優(yōu)勢。答：隨機森林由多個決策樹組成，有較高準確率，能處理高維數(shù)據(jù)，不易過擬合，可給出特征重要性，對缺失值有較強魯棒性，還能并行訓練。4.解釋K近鄰算法的原理。答：K近鄰算法基于“近朱者赤”思想。給定測試樣本，在訓練集中找K個最近鄰樣本，根據(jù)這些鄰居類別進行投票或平均等操作，確定測試樣本類別或值。討論題（每題5分，共20分）1.討論如何選擇合適的機器學習算法？答：要考慮數(shù)據(jù)特性，如數(shù)據(jù)規(guī)模、特征數(shù)量、有無標簽。若為分類且數(shù)據(jù)線性可分，可考慮邏輯回歸；數(shù)據(jù)復(fù)雜可用SVM等。還要考慮業(yè)務(wù)需求和模型可解釋性，如醫(yī)療領(lǐng)域傾向簡單模型。2.談?wù)剶?shù)據(jù)預(yù)處理在機器學習中的重要性。答：數(shù)據(jù)預(yù)處理能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲和缺失值，使數(shù)據(jù)更規(guī)整。可提升模型性能，如特征縮放加快收斂。還能避免異常數(shù)據(jù)影響模型訓練，增強模型的泛化能力和穩(wěn)定性。3.如何評估一個分類模型的好壞？答：可從多方面評估。用準確率看整體預(yù)測正確比例；精度關(guān)注預(yù)測正類中實際正類的比例；召回率衡量實際正類被正確預(yù)測的比例；還可看ROC曲線和AUC值，綜合評估模型性能。4.討論深度學習與傳統(tǒng)機器學習的差異。答：深度學習自動提取深層特征，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習復(fù)雜模式，需大量數(shù)據(jù)和計算資源；傳統(tǒng)機器學習依賴人工特征工程，模型相對簡單，解釋性強，對數(shù)據(jù)量需求低，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)。答案匯總單項選擇題答案1.C2.B3.B4.C5.A6.A7.C8.B9.C10.D多項選擇題答