2026機(jī)器學(xué)習(xí)工程師招聘面試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-均值聚類B.決策樹C.主成分分析D.密度聚類答案：B2.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，ReLU激活函數(shù)的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.引入非線性C.減少過擬合D.加快訓(xùn)練速度答案：B3.隨機(jī)森林是由多個(gè)下列哪種模型組成？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.決策樹D.邏輯回歸答案：C4.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率設(shè)置過小會導(dǎo)致？A.模型收斂慢B.模型不收斂C.過擬合D.欠擬合答案：A5.以下哪個(gè)是評估分類模型性能的指標(biāo)？A.均方誤差B.決定系數(shù)C.準(zhǔn)確率D.平均絕對誤差答案：C6.K近鄰算法中，K值的選擇會影響模型性能，K值過小容易導(dǎo)致？A.過擬合B.欠擬合C.模型不穩(wěn)定D.計(jì)算復(fù)雜度低答案：A7.以下哪種方法可用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.增加特征B.歸一化C.插值法D.正則化答案：C8.邏輯回歸主要用于？A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題答案：B9.支持向量機(jī)的核函數(shù)作用是？A.增加數(shù)據(jù)維度B.減少數(shù)據(jù)維度C.線性分類D.提高計(jì)算速度答案：A10.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化的主要作用是？A.減少梯度消失B.增加模型復(fù)雜度C.提高數(shù)據(jù)精度D.加速模型收斂答案：D多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)可視化答案：ABC2.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.準(zhǔn)確率D.決定系數(shù)答案：ABD3.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有？A.隨機(jī)梯度下降B.AdamC.AdagradD.牛頓法答案：ABC4.下列屬于集成學(xué)習(xí)方法的有？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.梯度提升樹D.支持向量機(jī)答案：ABC5.數(shù)據(jù)特征的類型包括？A.數(shù)值特征B.分類特征C.時(shí)間特征D.文本特征答案：ABCD6.防止過擬合的方法有？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.早停策略D.減少特征數(shù)量答案：ABCD7.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層類型？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層答案：ABCD8.聚類算法的評價(jià)指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.調(diào)整蘭德指數(shù)答案：ABD9.特征工程包括以下哪些方面？A.特征提取B.特征變換C.特征組合D.特征選擇答案：ABCD10.常見的降維方法有？A.主成分分析B.線性判別分析C.因子分析D.t-SNE答案：ABCD判斷題（每題2分，共10題）1.所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要進(jìn)行特征縮放。（×）2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，模型性能一定越好。（×）3.交叉驗(yàn)證可以有效評估模型的泛化能力。（√）4.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（×）5.決策樹對缺失值不敏感。（√）6.欠擬合時(shí)需要減少模型復(fù)雜度。（×）7.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。（×）8.K-均值聚類的結(jié)果是唯一的。（×）9.邏輯回歸的輸出是概率值。（√）10.隨機(jī)森林中的樹是相互獨(dú)立的。（√）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的概念。答案：過擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，學(xué)習(xí)了過多噪聲。欠擬合指模型在訓(xùn)練和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不佳，未學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。2.什么是特征工程，它的重要性是什么？答案：特征工程是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、轉(zhuǎn)換和選擇以得到更適合模型的特征。重要性在于可提升模型性能、降低計(jì)算成本、增強(qiáng)模型可解釋性。3.簡述梯度下降法的原理。答案：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，最終找到最優(yōu)參數(shù)。4.簡述隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)。答案：隨機(jī)森林有較好的泛化能力，能處理高維數(shù)據(jù)，對缺失值和異常值不敏感，訓(xùn)練速度快，還能評估特征重要性。討論題（每題5分，共4題）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。答案：要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)規(guī)模、特征類型等；問題類型，是分類、回歸還是聚類；計(jì)算資源和時(shí)間成本；模型可解釋性需求?？上仍囉枚喾N算法，再對比評估結(jié)果。2.談?wù)剶?shù)據(jù)質(zhì)量對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的影響。答案：數(shù)據(jù)質(zhì)量差如存在缺失值、噪聲、異常值等，會使模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤信息，導(dǎo)致過擬合或欠擬合，降低模型準(zhǔn)確性和泛化能力，影響最終預(yù)測效果。3.討論深度學(xué)習(xí)中模型調(diào)優(yōu)的策略。答案：可調(diào)整超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小等；采用不同優(yōu)化算法；使用正則化防止過擬合；增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)或進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；調(diào)整網(wǎng)