2025机器学习工程师校招题库及答案

2025机器学习工程师校招题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于监督学习？A.决策树B.K均值聚类C.逻辑回归D.支持向量机2.梯度下降的作用是？A.计算损失函数B.最小化损失函数C.最大化损失函数D.选择特征3.过拟合是指模型？A.在训练集和测试集上表现都差B.在训练集上表现好，测试集上表现差C.在训练集上表现差，测试集上表现好D.在训练集和测试集上表现都好4.以下哪个不是常见的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.LinearD.KNN5.随机森林是由多个什么组成？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归6.以下哪种方法用于处理缺失值？A.归一化B.插值法C.正则化D.降维7.交叉验证的目的是？A.增加训练数据B.评估模型泛化能力C.减少过拟合D.提高模型复杂度8.以下哪个是无监督学习的目标？A.预测标签B.发现数据中的模式C.优化损失函数D.特征选择9.以下哪种算法用于降维？A.PCAB.SVMC.KNND.LR10.逻辑回归用于？A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.处理数据不平衡的方法有？A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.增加特征3.以下哪些是评估分类模型的指标？A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值4.以下属于集成学习方法的有？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.随机森林5.以下哪些是特征工程的步骤？A.特征提取B.特征选择C.特征变换D.特征归一化6.神经网络的层包括？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层7.以下哪些是常见的损失函数？A.均方误差B.交叉熵损失C.绝对值损失D.对数损失8.以下哪些算法可用于异常检测？A.孤立森林B.局部异常因子C.K均值聚类D.逻辑回归9.以下哪些是模型调优的方法？A.网格搜索B.随机搜索C.贝叶斯优化D.增加数据10.以下哪些是机器学习中的数据类型？A.数值型B.类别型C.文本型D.图像型判断题（每题2分，共10题）1.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）2.过拟合时可以通过增加正则化项来缓解。（）3.无监督学习不需要标签数据。（）4.决策树只能处理分类问题。（）5.梯度下降一定能找到全局最优解。（）6.深度学习就是深度神经网络。（）7.交叉验证可以完全避免过拟合。（）8.特征选择的目的是减少特征数量，提高模型性能。（）9.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）10.聚类算法的结果是唯一的。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述过拟合和欠拟合的区别。过拟合是模型在训练集表现好、测试集表现差，学习了过多训练集噪声；欠拟合是模型在训练集和测试集表现都不佳，未学习到数据规律。2.什么是正则化，它的作用是什么？正则化是在损失函数中加入惩罚项。作用是限制模型复杂度，防止过拟合，使模型更具泛化能力。3.简述K近邻算法（KNN）的原理。KNN算法通过计算待分类样本与训练集中各样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票，多数类别的标签即为待分类样本的标签。4.简述主成分分析（PCA）的作用。PCA用于数据降维，通过找到数据的主成分方向，将高维数据投影到低维空间，减少数据维度同时保留大部分信息，可降低计算复杂度和减少噪声影响。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。要考虑数据特点，如数据量、特征类型、有无标签等；问题类型，是分类、回归还是聚类；计算资源和时间成本；还可通过实验对比不同算法性能来选择。2.讨论数据预处理在机器学习中的重要性。数据预处理能提高数据质量，处理缺失值、异常值等；通过特征工程可提取有效特征，提升模型性能；还能使数据符合模型要求，如归一化等，加快模型收敛速度。3.讨论模型评估指标的选择依据。要依据问题类型，分类问题常用准确率、召回率等，回归问题用均方误差等；数据特点，如数据不平衡时F1值更合适；业务需求，不同业务对指标侧重点不同。4.讨论深度学习和传统机器学习的区别与联系。区别：深度学习靠深度神经网络自动学习特征，适用于大规模复杂数据；传统机器学习需手动特征工程，适用于中小规模数据。联系：都是机器学习分支，目标都是从数据中学习规律解决问题。答案单项选择题答案1.B2.B3.B4.D5.A6.B7.B8.B9.A10.B多项选择题答案1.A