2026春招：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.K-MeansC.線性回歸D.邏輯回歸2.隨機(jī)森林是基于什么算法構(gòu)建的？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.KNN3.交叉驗(yàn)證的主要目的是？A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型泛化能力C.增加模型復(fù)雜度D.降低數(shù)據(jù)噪聲4.以下哪個(gè)指標(biāo)常用于評(píng)估分類模型的性能？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.召回率D.B和C5.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6.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以將特征縮放到[0,1]范圍？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.正則化D.離散化7.梯度下降法的作用是？A.計(jì)算損失函數(shù)B.優(yōu)化模型參數(shù)C.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集D.選擇特征8.支持向量機(jī)的核心思想是？A.尋找最優(yōu)超平面B.構(gòu)建決策樹C.聚類數(shù)據(jù)點(diǎn)D.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.以下哪種模型適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.樸素貝葉斯B.隨機(jī)森林C.LSTMD.K-Means10.特征選擇的目的是？A.增加數(shù)據(jù)維度B.減少數(shù)據(jù)噪聲C.提高模型性能和效率D.可視化數(shù)據(jù)多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)類型包括？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)2.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.主成分分析B.層次聚類C.支持向量機(jī)D.高斯混合模型3.評(píng)估回歸模型性能的指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.平均絕對(duì)誤差D.決定系數(shù)R24.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟可能包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)劃分5.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)有？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax6.隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)包括？A.不易過擬合B.可處理高維數(shù)據(jù)C.訓(xùn)練速度快D.可解釋性強(qiáng)7.以下哪些方法可以防止過擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.減少模型復(fù)雜度8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層類型有？A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層9.聚類算法的評(píng)估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.蘭德指數(shù)10.以下哪些是特征工程的方法？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征組合判斷題（每題2分，共20分）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）2.K-Means是一種有監(jiān)督的聚類算法。（）3.過擬合意味著模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）4.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的作用是相同的。（）5.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）6.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果好。（）7.交叉驗(yàn)證可以有效避免過擬合。（）8.邏輯回歸的輸出是連續(xù)值。（）9.特征選擇可以提高模型的可解釋性。（）10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過智能體與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。（）簡答題（每題5分，共20分）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，記住噪聲和細(xì)節(jié)，在訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差；欠擬合是模型未充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都不佳。2.什么是數(shù)據(jù)歸一化，它的作用是什么？數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍。作用是消除不同特征量綱影響，加快模型收斂速度，提升模型穩(wěn)定性和性能。3.簡述決策樹的基本原理。決策樹基于特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從根節(jié)點(diǎn)開始，依據(jù)特征條件將數(shù)據(jù)分到不同子節(jié)點(diǎn)，直到滿足終止條件形成葉節(jié)點(diǎn)，用于分類或回歸。4.簡述梯度下降法的原理。梯度下降法通過迭代更新模型參數(shù)，沿著損失函數(shù)梯度反方向更新，逐步降低損失值，找到損失函數(shù)最小值，使模型性能最優(yōu)。討論題（每題5分，共20分）1.討論在實(shí)際項(xiàng)目中如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量、特征類型等；任務(wù)類型，分類或回歸等；算法復(fù)雜度和可解釋性需求；計(jì)算資源和時(shí)間成本，綜合評(píng)估選算法。2.談?wù)剶?shù)據(jù)預(yù)處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可清洗噪聲和缺失值，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；通過特征工程提取有效特征，增強(qiáng)數(shù)據(jù)表達(dá)能力；還能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放和編碼，利于模型學(xué)習(xí)，提升性能。3.討論深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性問題及解決思路。深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)多結(jié)構(gòu)復(fù)雜，可解釋性差。解決思路有特征重要性分析，如計(jì)算特征對(duì)輸出的影響；使用可解釋模型輔助，如決策樹；開發(fā)可視化工具展示內(nèi)部機(jī)制。4.探討機(jī)器學(xué)習(xí)在未來的發(fā)展趨勢。未來機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)與多領(lǐng)域融合，如醫(yī)療、金融；模型會(huì)更高效、可解釋；強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用會(huì)更廣泛；聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私保護(hù)技術(shù)受關(guān)注；自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)降低使用門檻。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.A3.B4.D5.B6.B7.B8.A9.C10.C多項(xiàng)選擇題1.AB