2026機(jī)器學(xué)習(xí)工程師招聘試題及答案

一、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(shù)B.K-近鄰C.主成分分析D.邏輯回歸2.下列哪個(gè)是常用的深度學(xué)習(xí)框架？A.NumPyB.TensorFlowC.PandasD.Matplotlib3.欠擬合是指模型：A.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差B.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測(cè)試集上差C.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都好D.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，測(cè)試集上好4.隨機(jī)森林是由多個(gè)什么組成的？A.線性回歸模型B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.K-均值聚類(lèi)5.以下哪個(gè)是衡量分類(lèi)模型性能的指標(biāo)？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.方差D.偏度6.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)大可能導(dǎo)致：A.收斂速度慢B.無(wú)法收斂C.模型欠擬合D.模型復(fù)雜度降低7.邏輯回歸主要用于：A.回歸問(wèn)題B.分類(lèi)問(wèn)題C.聚類(lèi)問(wèn)題D.降維問(wèn)題8.下列哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.歸一化C.正則化D.編碼9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的作用是：A.減少參數(shù)數(shù)量B.提取特征C.進(jìn)行分類(lèi)D.對(duì)數(shù)據(jù)歸一化10.K-均值聚類(lèi)屬于：A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)類(lèi)型的有：A.分類(lèi)B.回歸C.聚類(lèi)D.降維2.常見(jiàn)的模型評(píng)估指標(biāo)有：A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法有：A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.AdamC.RMSPropD.Adagrad4.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括：A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.數(shù)據(jù)縮放D.數(shù)據(jù)編碼5.支持向量機(jī)（SVM）的核函數(shù)有：A.線性核B.多項(xiàng)式核C.徑向基核D.高斯核6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)有：A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.LeakyReLU7.以下哪些方法可以防止過(guò)擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.提前停止訓(xùn)練D.減少模型復(fù)雜度8.決策樹(shù)的劃分準(zhǔn)則有：A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方誤差9.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素包括：A.智能體B.環(huán)境C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略10.以下屬于集成學(xué)習(xí)方法的有：A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.GradientBoostingD.XGBoost三、判斷題（每題2分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，所有數(shù)據(jù)都需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。（）2.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。（）3.過(guò)擬合時(shí)模型在訓(xùn)練集上的誤差會(huì)很小。（）4.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）5.邏輯回歸的輸出是一個(gè)概率值。（）6.聚類(lèi)算法的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)劃分成不同的類(lèi)別。（）7.隨機(jī)森林中的決策樹(shù)是相互獨(dú)立的。（）8.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型效果一定越好。（）10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過(guò)智能體與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述過(guò)擬合和欠擬合的區(qū)別。過(guò)擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)好，記住了噪聲，在測(cè)試集表現(xiàn)差；欠擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)都擬合不好，在訓(xùn)練集和測(cè)試集表現(xiàn)都不佳。2.什么是數(shù)據(jù)歸一化，其作用是什么？數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如[0,1]。作用是消除數(shù)據(jù)特征的量綱影響，加快模型收斂速度，提升模型穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。3.簡(jiǎn)述梯度下降法的原理。梯度下降法是通過(guò)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，使目標(biāo)函數(shù)值不斷減小，逐步找到最優(yōu)參數(shù)。4.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中池化層的作用。池化層用于對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量和參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，增強(qiáng)模型的魯棒性和泛化能力。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量、特征數(shù)量等；任務(wù)類(lèi)型，是分類(lèi)、回歸等；模型復(fù)雜度和可解釋性需求；還要通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同算法性能來(lái)選擇。2.談?wù)勗趯?shí)際項(xiàng)目中如何處理數(shù)據(jù)缺失值。可根據(jù)缺失比例和數(shù)據(jù)特點(diǎn)處理。少量缺失可刪除含缺失值樣本；可根據(jù)數(shù)據(jù)分布用均值、中位數(shù)等填充；也可用插值法或模型預(yù)測(cè)填充。3.討論深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性問(wèn)題及解決思路。深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜，可解釋性差。解決思路有使用可解釋的模型結(jié)構(gòu)，如決策樹(shù)輔助；利用特征重要性分析；通過(guò)可視化技術(shù)展示模型決策過(guò)程。4.闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)。實(shí)際應(yīng)用中，環(huán)境建模困難，獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)復(fù)雜且難準(zhǔn)確反映目標(biāo)；訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、樣本效率低；智能體探索與利用平衡難把握，易陷入局部最優(yōu)。答案一、單項(xiàng)選擇題1.C2.B3.A4.B5.B6.B7.B8.B9.B10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.