2026春招：機(jī)器學(xué)習(xí)工程師題庫及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.K-近鄰C.主成分分析D.邏輯回歸2.隨機(jī)森林是基于以下哪種方法構(gòu)建的？A.集成學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)3.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是？A.加快訓(xùn)練速度B.引入非線性C.減少過擬合D.提高準(zhǔn)確率4.下列哪個指標(biāo)用于衡量分類模型的性能？A.均方誤差B.決定系數(shù)C.召回率D.平均絕對誤差5.支持向量機(jī)的核心思想是？A.最大化分類間隔B.最小化損失函數(shù)C.尋找最優(yōu)聚類中心D.擬合數(shù)據(jù)分布6.以下哪種方法可用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.插值法D.降維7.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率的作用是？A.控制模型復(fù)雜度B.控制參數(shù)更新的步長C.提高模型泛化能力D.加快收斂速度8.K均值聚類算法的目標(biāo)是？A.最小化類內(nèi)方差B.最大化類間方差C.最小化分類誤差D.最大化分類間隔9.以下哪種算法常用于異常檢測？A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.孤立森林D.隨機(jī)梯度下降10.深度學(xué)習(xí)中，卷積層的主要作用是？A.特征提取B.數(shù)據(jù)降維C.數(shù)據(jù)歸一化D.模型正則化多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于集成學(xué)習(xí)方法的有？A.AdaBoostB.XGBoostC.LightGBMD.梯度提升樹2.可以用于評估回歸模型性能的指標(biāo)有？A.均方誤差B.平均絕對誤差C.決定系數(shù)D.準(zhǔn)確率3.處理數(shù)據(jù)不平衡問題的方法有？A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.增加特征數(shù)量4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的優(yōu)化算法有？A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp5.以下哪些是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.主成分分析B.層次聚類C.高斯混合模型D.支持向量機(jī)6.模型過擬合的解決方法有？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7.特征工程包括以下哪些步驟？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征編碼8.深度學(xué)習(xí)中的正則化方法有？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.批量歸一化9.以下關(guān)于決策樹的說法正確的有？A.可以處理分類問題B.可以處理回歸問題C.對缺失值不敏感D.容易過擬合10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略判斷題（每題2分，共10題）1.邏輯回歸只能用于二分類問題。（）2.主成分分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）3.過擬合時模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）4.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）5.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）6.K均值聚類算法的結(jié)果與初始聚類中心的選擇無關(guān)。（）7.深度學(xué)習(xí)模型的層數(shù)越多，性能一定越好。（）8.數(shù)據(jù)歸一化可以加快模型的訓(xùn)練速度。（）9.集成學(xué)習(xí)一定能提高模型的性能。（）10.樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)。（）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？過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，對新數(shù)據(jù)預(yù)測差；欠擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足。解決過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化、減少復(fù)雜度等；解決欠擬合可增加特征、換復(fù)雜模型。2.簡述梯度下降法的基本原理。梯度下降法是一種優(yōu)化算法，通過迭代更新模型參數(shù)。沿著目標(biāo)函數(shù)負(fù)梯度方向更新參數(shù)，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，逐步找到局部或全局最優(yōu)解，學(xué)習(xí)率控制每次更新步長。3.簡述K近鄰算法的基本思想。K近鄰算法基于“近朱者赤”思想。給定測試樣本，在訓(xùn)練集中找到與其距離最近的K個樣本，根據(jù)這K個樣本的類別進(jìn)行投票或平均，確定測試樣本的類別或值。4.簡述主成分分析（PCA）的作用。PCA是無監(jiān)督降維方法。作用是通過線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到低維空間，保留數(shù)據(jù)主要信息，去除噪聲和冗余，減少數(shù)據(jù)維度，加快計算速度，還可用于數(shù)據(jù)可視化。討論題（每題5分，共4題）1.討論集成學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。優(yōu)勢：集成多個弱模型提升性能、增加穩(wěn)定性、減少過擬合。挑戰(zhàn)：計算資源需求大、訓(xùn)練時間長、模型可解釋性差，且集成方式和參數(shù)選擇需經(jīng)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)。2.討論深度學(xué)習(xí)中不同激活函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。Sigmoid可將輸出映射到(0,1)，但有梯度消失問題；Tanh映射到(-1,1)，比Sigmoid收斂快，也有梯度消失；ReLU計算快，緩解梯度消失，但有神經(jīng)元死亡問題。3.討論如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題?？紤]問題類型，如分類選邏輯回歸等，回歸選線性回歸等。還看數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)用深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)小用傳統(tǒng)算法。同時結(jié)合數(shù)據(jù)特征、模型復(fù)雜度和可解釋性要求。4.討論數(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)處理可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。處理缺失值和異常值保證數(shù)據(jù)完整性；歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化使數(shù)據(jù)尺度一致，加快訓(xùn)練；特征工程提取有效特征，增強(qiáng)模型性能，是模型成功的基礎(chǔ)。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.A3.B4.C5.A6.C7.B8.A9.C10.A多項(xiàng)選擇題答