2026機器學(xué)習(xí)工程師招聘題庫及答案

單項選擇題（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.隨機森林是基于什么算法構(gòu)建的？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.K均值聚類3.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)ReLU的表達(dá)式是？A.f(x)=max(0,x)B.f(x)=1/(1+e^(-x))C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x4.以下哪個不是過擬合的解決方法？A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.減少特征數(shù)量D.增加模型復(fù)雜度5.梯度下降法中，步長的選擇會影響？A.收斂速度B.模型類型C.特征數(shù)量D.數(shù)據(jù)分布6.支持向量機的目標(biāo)是？A.最大化分類間隔B.最小化分類誤差C.最大化準(zhǔn)確率D.最小化召回率7.K均值聚類中，K代表？A.聚類的數(shù)量B.最近鄰的數(shù)量C.迭代次數(shù)D.特征數(shù)量8.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法用于處理缺失值？A.歸一化B.獨熱編碼C.填充均值D.主成分分析9.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層的神經(jīng)元數(shù)量通常取決于？A.輸出層神經(jīng)元數(shù)量B.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量C.數(shù)據(jù)的特征數(shù)量D.學(xué)習(xí)率10.評估分類模型性能的指標(biāo)F1-score是？A.精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)B.準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)C.精確率和準(zhǔn)確率的調(diào)和平均數(shù)D.敏感度和特異度的調(diào)和平均數(shù)多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有？A.層次聚類B.樸素貝葉斯C.自編碼器D.線性回歸2.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad3.特征工程包括以下哪些步驟？A.特征選擇B.特征提取C.特征構(gòu)建D.特征縮放4.評估回歸模型的指標(biāo)有？A.均方誤差B.平均絕對誤差C.決定系數(shù)R2D.準(zhǔn)確率5.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說法正確的有？A.包含卷積層B.包含池化層C.常用于圖像識別D.不適合處理序列數(shù)據(jù)6.以下哪些是處理不平衡數(shù)據(jù)的方法？A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.增加模型復(fù)雜度7.以下屬于強化學(xué)習(xí)要素的有？A.智能體B.環(huán)境C.獎勵D.策略8.以下哪些技術(shù)可以提高模型的泛化能力？A.早停B.數(shù)據(jù)增強C.正則化D.增加訓(xùn)練輪數(shù)9.關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下說法正確的有？A.適合處理序列數(shù)據(jù)B.存在梯度消失問題C.可以處理變長序列D.不包含隱藏層10.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化的工具？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.TensorFlow判斷題（每題2分，共10題）1.機器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練集和測試集可以使用相同的數(shù)據(jù)。（）2.邏輯回歸只能用于二分類問題。（）3.主成分分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.過擬合意味著模型在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)都很差。（）5.梯度下降法一定能找到全局最優(yōu)解。（）6.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）7.K均值聚類是一種基于密度的聚類算法。（）8.深度學(xué)習(xí)中，增加隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量一定會提高模型性能。（）9.評估分類模型時，準(zhǔn)確率越高，模型性能就越好。（）10.數(shù)據(jù)預(yù)處理是機器學(xué)習(xí)流程中可有可無的步驟。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別。過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合太好，學(xué)習(xí)到了噪聲，在測試集表現(xiàn)差；欠擬合是模型未能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)規(guī)律，在訓(xùn)練集和測試集表現(xiàn)都不佳。2.什么是交叉驗證，它有什么作用？交叉驗證是將數(shù)據(jù)集劃分成多個子集，輪流作為訓(xùn)練集和驗證集。作用是更準(zhǔn)確評估模型性能，減少因數(shù)據(jù)劃分帶來的偏差。3.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用。卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征，減少參數(shù)數(shù)量，提高模型效率和泛化能力。4.如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法？要考慮數(shù)據(jù)特點（如數(shù)據(jù)量、特征類型）、問題類型（分類、回歸等）、模型復(fù)雜度、計算資源以及對結(jié)果的可解釋性要求等因素。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)質(zhì)量對機器學(xué)習(xí)模型性能的影響。數(shù)據(jù)質(zhì)量差，如存在大量缺失值、錯誤值、噪聲等，會使模型學(xué)習(xí)到錯誤信息，導(dǎo)致過擬合或欠擬合，降低模型泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性，影響模型性能。2.談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用如疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、模型可解釋性差，以及醫(yī)療場景對模型可靠性要求極高。3.討論強化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用前景和困難。前景是可讓車輛在復(fù)雜環(huán)境中自主決策和學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。困難在于環(huán)境復(fù)雜難模擬、安全保障要求高、訓(xùn)練成本大，以及法律和倫理問題。4.如何提升機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性？可選擇簡單模型如決策樹；使用特征重要性分析了解特征影響；通過局部解釋方法如LIME解釋單個預(yù)測結(jié)果；構(gòu)建可解釋模塊輔助理解模型決策。答案單項選擇題答案1.C2.A3.A4.D5.A6.A7.A8.C9.C10.A多項選擇