2026機器學習工程師招聘筆試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的激活函數(shù)是（）A.logB.sigmoidC.expD.tan2.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習？（）A.決策樹B.支持向量機C.K-近鄰算法D.K-均值聚類3.以下哪種數(shù)據(jù)預處理操作可以處理缺失值？（）A.歸一化B.獨熱編碼C.填充法D.特征提取4.梯度下降法中，步長過大可能導致（）A.收斂緩慢B.無法收斂C.陷入局部最優(yōu)D.精度提升5.隨機森林是由多個（）組成。A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.支持向量機D.K-近鄰6.在回歸分析中，衡量模型預測值與真實值之間誤差的指標是（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.F1-分數(shù)7.以下哪種技術可用于降維？（）A.正則化B.主成分分析C.過采樣D.欠采樣8.以下哪個庫是Python中常用的機器學習庫？（）A.NumpyB.PandasC.Scikit-learnD.Matplotlib9.在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.增加模型復雜度B.加速訓練收斂C.減少數(shù)據(jù)量D.提高模型可解釋性10.強化學習中，智能體通過（）與環(huán)境進行交互。A.輸入數(shù)據(jù)B.獎勵信號C.標簽D.預測結(jié)果二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪些屬于深度學習中的優(yōu)化算法？（）A.AdamB.SGDC.AdaGradD.RMSProp2.數(shù)據(jù)挖掘中的常見任務包括（）A.分類B.聚類C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測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)整模型閾值D.特征選擇4.以下關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的說法正確的是（）A.包含卷積層B.包含池化層C.用于處理圖像數(shù)據(jù)效果好D.僅用于分類任務5.機器學習模型評估指標包括（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.混淆矩陣6.以下哪些是特征選擇的方法？（）A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.歸一化法7.以下屬于無監(jiān)督學習算法的有（）A.主成分分析B.層次聚類C.樸素貝葉斯D.自編碼器8.以下關于神經(jīng)網(wǎng)絡的說法正確的是（）A.可以有多個隱藏層B.神經(jīng)元越多模型越好C.激活函數(shù)可引入非線性D.可用于回歸和分類任務9.以下哪些是深度學習框架？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn10.以下哪些是時間序列分析的方法？（）A.ARIMAB.LSTMC.決策樹D.小波分析三、判斷題（每題2分，共10題）1.機器學習中的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。（）2.所有的監(jiān)督學習算法都需要有標簽的數(shù)據(jù)進行訓練。（）3.歸一化和標準化的目的是相同的，都是將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍。（）4.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）5.隨機森林的隨機性僅體現(xiàn)在隨機選擇特征上。（）6.深度學習模型訓練時，學習率設置得越大越好。（）7.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的一個重要步驟。（）8.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）9.在聚類分析中，簇的數(shù)量必須事先確定。（）10.強化學習的目標是最大化長期累積獎勵。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述什么是欠擬合及其產(chǎn)生原因。2.簡述交叉驗證的作用和常用方法。3.簡述梯度下降法的基本原理。4.簡述支持向量機的核心思想。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在處理高維數(shù)據(jù)時，降維技術的重要性及常用降維方法的優(yōu)缺點。2.討論深度學習模型訓練中遇到梯度消失或爆炸問題的可能原因及解決辦法。3.討論在機器學習項目中，如何選擇合適的評估指標。4.討論強化學習在自動駕駛領域的應用前景和面臨的挑戰(zhàn)。答案一、單項選擇題1.B2.D3.C4.B5.A6.C7.B8.C9.B10.B二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABC7.ABD8.ACD9.ABC10.ABD三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.√四、簡答題1.欠擬合指模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都差。原因有模型過于簡單、特征不足、訓練數(shù)據(jù)太少等。2.作用是評估模型性能和調(diào)參。常用方法有簡單交叉驗證、k折交叉驗證、留一交叉驗證。3.梯度下降法通過計算目標函數(shù)梯度，沿負梯度方向更新參數(shù)，不斷迭代使目標函數(shù)值減小，找到最優(yōu)參數(shù)。4.支持向量機核心是找到一個最優(yōu)超平面，使不同類別樣本間隔最大，對于線性不可分數(shù)據(jù)可通過核函數(shù)映射到高維空間求解。五、討論題1.高維數(shù)據(jù)易致維數(shù)災難，降維很重要。PCA不依賴標簽，但會丟失部分信息；LDA有監(jiān)督，但只適合分類。2.原因有激活函數(shù)、初始化不當?shù)?/p>