2026春招：算法工程師題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-均值B.決策樹C.DBSCAND.層次聚類答案：B2.梯度下降法中，步長過大可能會導致？A.收斂速度變慢B.無法收斂C.陷入局部最優(yōu)D.計算復雜度增加答案：B3.以下哪個是衡量分類算法性能的指標？A.均方誤差B.R-平方C.準確率D.平均絕對誤差答案：C4.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.提高計算速度D.減少過擬合答案：B5.以下哪種數(shù)據(jù)結構適合存儲稀疏矩陣？A.二維數(shù)組B.鏈表C.哈希表D.壓縮稀疏行（CSR）格式答案：D6.隨機森林是由多個什么組成的？A.決策樹B.神經網絡C.支持向量機D.線性回歸模型答案：A7.在深度學習中，Dropout技術主要用于？A.加速訓練B.減少過擬合C.提高準確率D.降低計算復雜度答案：B8.K-近鄰算法的主要缺點是？A.對訓練數(shù)據(jù)要求高B.計算復雜度高C.容易過擬合D.不適合處理多分類問題答案：B9.以下哪種方法可以用于特征選擇？A.主成分分析B.線性回歸C.神經網絡D.梯度下降答案：A10.邏輯回歸通常用于？A.回歸問題B.聚類問題C.分類問題D.降維問題答案：C二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.深度學習中常用的優(yōu)化算法有？A.隨機梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp答案：ABCD2.以下屬于無監(jiān)督學習算法的是？A.主成分分析B.支持向量機C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.高斯混合模型答案：ACD3.以下哪些是影響決策樹性能的因素？A.特征選擇方法B.樹的深度C.數(shù)據(jù)集大小D.隨機種子答案：ABC4.在機器學習中，常用的評估指標有？A.召回率B.F1值C.均方根誤差D.歸一化互信息答案：ABCD5.以下關于神經網絡的說法正確的是？A.多層感知機是最簡單的神經網絡結構B.卷積神經網絡適合處理圖像數(shù)據(jù)C.循環(huán)神經網絡適合處理序列數(shù)據(jù)D.神經網絡的層數(shù)越多，性能一定越好答案：ABC6.特征工程包括以下哪些步驟？A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.特征組合答案：ABCD7.支持向量機中的核函數(shù)有哪些？A.線性核B.多項式核C.高斯核D.Sigmoid核答案：ABCD8.降低過擬合的方法有？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.正則化C.減少模型復雜度D.早停策略答案：ABCD9.以下哪些是數(shù)據(jù)預處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)編碼D.數(shù)據(jù)劃分答案：ABCD10.強化學習中的要素有？A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.獎勵答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共10題）1.線性回歸只能處理線性關系的數(shù)據(jù)。（×）2.交叉驗證可以有效評估模型的泛化能力。（√）3.所有聚類算法都需要預先指定聚類的數(shù)量。（×）4.神經網絡訓練時，學習率越大越好。（×）5.決策樹是一種有監(jiān)督學習算法。（√）6.主成分分析可以用于數(shù)據(jù)降維。（√）7.邏輯回歸和線性回歸都屬于回歸算法。（×）8.隨機森林不需要進行參數(shù)調優(yōu)。（×）9.過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)差，在測試集上表現(xiàn)好。（×）10.支持向量機的目標是尋找一個最優(yōu)的超平面來劃分不同類別的數(shù)據(jù)。（√）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述梯度下降法的基本原理。答案：梯度下降法是一種優(yōu)化算法，基本原理是沿著目標函數(shù)梯度的反方向更新參數(shù)，不斷迭代，使得目標函數(shù)的值逐漸減小，直到找到局部最優(yōu)解或滿足停止條件。2.什么是過擬合和欠擬合，如何避免？答案：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；欠擬合是對訓練數(shù)據(jù)都擬合不好。避免過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化等；避免欠擬合可增加模型復雜度、調整參數(shù)。3.簡述K-均值算法的步驟。答案：先隨機初始化K個聚類中心；將每個樣本分配到最近的聚類中心；更新聚類中心為所屬樣本均值；重復分配和更新步驟，直到聚類中心不再變化。4.簡述主成分分析（PCA）的作用和原理。答案：作用是數(shù)據(jù)降維，減少數(shù)據(jù)維度同時保留主要信息。原理是通過找到數(shù)據(jù)的主成分，即數(shù)據(jù)方差最大的方向，將數(shù)據(jù)投影到低維空間。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學習在不同領域的應用前景。答案：深度學習在圖像識別領域可用于安防監(jiān)控、自動駕駛；醫(yī)療領域輔助疾病診斷；自然語言處理中用在智能客服等。各領域數(shù)據(jù)豐富，深度學習能挖掘模式，前景好，但需解決數(shù)據(jù)隱私等問題。2.討論如何選擇合適的機器學習算法。答案：需考慮數(shù)據(jù)規(guī)模，小數(shù)據(jù)可用KNN等，大數(shù)據(jù)用深度學習；數(shù)據(jù)類型，如結構化用決策樹，圖像用CNN；任務類型，分類用邏輯回歸等，回歸用線性回歸；還要結合業(yè)務需求和計算資源。3.討論強化學習在實際應用中的挑戰(zhàn)。答案：實際應用中要精確建模環(huán)境難，狀態(tài)和動作空間大導致算法復雜度高、收斂慢或不收斂。獎勵設計主觀性強，影響學習效果，且數(shù)據(jù)收集較