2026機(jī)器學(xué)習(xí)工程師招聘題目及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法用于降維？A.K-MeansB.PCAC.SVMD.決策樹(shù)2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)ReLU是指？A.max(0,x)B.min(0,x)C.1/(1+e^(-x))D.(e^x-e^(-x))/(e^x+e^(-x))3.隨機(jī)森林是基于什么算法的集成學(xué)習(xí)方法？A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.K-近鄰D.支持向量機(jī)4.以下屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的是？A.聚類(lèi)分析B.主成分分析C.線性回歸D.異常檢測(cè)5.交叉驗(yàn)證的主要目的是？A.提高模型復(fù)雜度B.評(píng)估模型泛化能力C.加速模型訓(xùn)練D.減少數(shù)據(jù)維度6.在梯度下降中，學(xué)習(xí)率過(guò)小會(huì)導(dǎo)致？A.收斂速度慢B.模型過(guò)擬合C.梯度爆炸D.陷入局部最優(yōu)7.以下哪個(gè)庫(kù)常用于深度學(xué)習(xí)？A.PandasB.Scikit-learnC.TensorFlowD.Numpy8.邏輯回歸用于？A.分類(lèi)問(wèn)題B.聚類(lèi)問(wèn)題C.降維問(wèn)題D.回歸問(wèn)題9.SVM中核函數(shù)的作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.處理線性不可分問(wèn)題C.加速訓(xùn)練速度D.降低數(shù)據(jù)維度10.模型過(guò)擬合的表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練誤差小，測(cè)試誤差大B.訓(xùn)練誤差大，測(cè)試誤差小C.訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都大D.訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差都小答案：1.B；2.A；3.A；4.C；5.B；6.A；7.C；8.A；9.B；10.A多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.常用的評(píng)估分類(lèi)模型性能的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1分?jǐn)?shù)2.以下屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的是（）A.K-means聚類(lèi)B.層次聚類(lèi)C.樸素貝葉斯D.DBSCAN3.深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的優(yōu)化算法有（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟可能包括（）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5.提高模型泛化能力的方法有（）A.增加數(shù)據(jù)量B.正則化C.早停法D.減少模型復(fù)雜度6.決策樹(shù)的剪枝方法有（）A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.全局剪枝D.局部剪枝7.以下關(guān)于ROC曲線說(shuō)法正確的是（）A.橫坐標(biāo)是假正率B.縱坐標(biāo)是真正率C.曲線下面積越大，模型性能越好D.用于評(píng)估回歸模型8.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有（）A.PyTorchB.CaffeC.ONNXD.Keras9.以下哪些是特征工程的方法（）A.特征縮放B.特征組合C.特征編碼D.特征提取10.以下屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)要素的是（）A.環(huán)境B.智能體C.獎(jiǎng)勵(lì)D.策略答案：1.ABD；2.ABD；3.ABCD；4.ABC；5.ABCD；6.AB；7.ABC；8.ABD；9.ABCD；10.ABCD判斷題（每題2分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型一定可以通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量來(lái)提升性能。（）2.K-means聚類(lèi)的結(jié)果一定是全局最優(yōu)的。（）3.過(guò)擬合的模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)通常較差。（）4.梯度下降一定會(huì)收斂到全局最優(yōu)解。（）5.邏輯回歸只能處理二分類(lèi)問(wèn)題。（）6.主成分分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）7.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練一定需要GPU。（）8.隨機(jī)森林中的決策樹(shù)之間是相互獨(dú)立的。（）9.交叉熵?fù)p失函數(shù)只適用于分類(lèi)問(wèn)題。（）10.數(shù)據(jù)歸一化不會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布。（）答案：1.×；2.×；3.√；4.×；5.×；6.×；7.×；8.√；9.√；10.√簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述欠擬合和過(guò)擬合的區(qū)別。欠擬合是模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合不足，訓(xùn)練誤差大，未捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律。過(guò)擬合是對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度擬合，訓(xùn)練誤差小，但測(cè)試誤差大，模型泛化能力差。2.解釋一下分類(lèi)和回歸的區(qū)別。分類(lèi)輸出為離散類(lèi)別，如識(shí)別郵件是否為垃圾郵件?；貧w輸出是連續(xù)數(shù)值，如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，二者目的和處理的數(shù)據(jù)結(jié)果類(lèi)型不同。3.簡(jiǎn)述SVM原理。SVM是二分類(lèi)模型，目標(biāo)是在特征空間找到最優(yōu)超平面分隔兩類(lèi)樣本，使間隔最大化。對(duì)于線性不可分情況，用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間求解。4.什么是交叉驗(yàn)證，作用是什么？交叉驗(yàn)證是將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪流用不同子集作訓(xùn)練集和測(cè)試集評(píng)估模型。作用是評(píng)估模型泛化能力，避免因數(shù)據(jù)劃分問(wèn)題導(dǎo)致評(píng)估不準(zhǔn)確。討論題（每題5分，共20分）1.討論如何處理不平衡數(shù)據(jù)集?？刹捎眠^(guò)采樣（如SMOTE）增加少數(shù)類(lèi)樣本，或欠采樣減少多數(shù)類(lèi)樣本。也能調(diào)整模型評(píng)估指標(biāo)，如使用F1分?jǐn)?shù)。還可對(duì)不同類(lèi)別樣本設(shè)置不同權(quán)重。2.討論深度學(xué)習(xí)模型可解釋性的重要性。在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，模型決策需有合理依據(jù)，可解釋性能增強(qiáng)用戶信任。有助于發(fā)現(xiàn)模型潛在問(wèn)題、錯(cuò)誤或偏差，改進(jìn)和優(yōu)化模型。3.討論機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇的思路。先明確問(wèn)題類(lèi)型（分類(lèi)、回歸等），依據(jù)數(shù)據(jù)量和特征數(shù)量選算法。可先簡(jiǎn)單嘗試，再評(píng)估性能