机器学习算法工程师岗位招聘考试试卷及答案

机器学习算法工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（每题1分，共10分）1.线性回归的损失函数通常是______。答案：均方误差（MSE）2.决策树防止过拟合的剪枝方法包括预剪枝和______。答案：后剪枝3.常用正则化方法有L1正则化和______正则化。答案：L24.SVM处理非线性数据的核函数（举1种）是______。答案：高斯核（RBF核）5.PCA降维的核心目标是最大化数据的______。答案：方差6.ReLU激活函数在x≥0时的表达式是______。答案：x7.K-means衡量簇内紧凑性的指标是______。答案：簇内平方和（SSE）8.LSTM控制细胞状态更新的门是______门。答案：输入9.强化学习中智能体的即时奖励总和称为______。答案：累积回报10.每次用1个样本更新参数的梯度下降变体是______。答案：随机梯度下降（SGD）单项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于聚类算法的是？A.逻辑回归B.K-meansC.随机森林D.SVM答案：B2.更易产生稀疏解的正则化是？A.L1B.L2C.弹性网D.无正则化答案：A3.解决过拟合的方法不包括？A.增加数据量B.正则化C.增大模型复杂度D.早停答案：C4.不能处理非线性数据的核函数是？A.多项式核B.高斯核C.线性核D.Sigmoid核答案：C5.避免神经网络梯度消失的初始化方法是？A.随机初始化B.He初始化C.全零初始化D.全1初始化答案：B6.K-means收敛速度主要取决于？A.初始中心选择B.样本数量C.簇数kD.迭代次数答案：A7.属于Boosting类的集成方法是？A.随机森林B.GBDTC.StackingD.以上都是答案：B8.二分类逻辑回归适合的损失函数是？A.MSEB.交叉熵损失C.铰链损失D.RMSE答案：B9.Q-learning属于哪种强化学习？A.有模型B.无模型C.策略梯度D.价值迭代答案：B10.PCA主成分是协方差矩阵的______特征向量。A.最小B.最大C.任意D.前k个最大答案：D多项选择题（每题2分，共20分）1.过拟合的解决方法包括？A.正则化B.早停C.数据增强D.增大模型复杂度答案：ABC2.常见集成学习方法有？A.随机森林B.GBDTC.AdaBoostD.XGBoost答案：ABCD3.神经网络常用激活函数有？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Step函数答案：ABC4.SVM的优点包括？A.小样本效果好B.非线性可分C.计算效率高D.可解释性强答案：AB5.属于聚类算法的是？A.K-meansB.DBSCANC.层次聚类D.逻辑回归答案：ABC6.特征选择常用方法有？A.卡方检验B.互信息C.L1正则化D.PCA答案：ABC7.梯度下降变体有？A.SGDB.MomentumC.AdamD.L-BFGS答案：ABCD8.强化学习核心组成包括？A.智能体B.环境C.状态D.动作答案：ABCD9.属于降维方法的是？A.PCAB.t-SNEC.LDAD.卡方检验答案：ABC10.模型评估常用指标有？A.准确率B.召回率C.F1值D.ROC-AUC答案：ABCD判断题（每题2分，共20分）1.线性回归假设误差服从正态分布。答案：对2.决策树只能是二叉树。答案：错3.L1正则化使参数稀疏。答案：对4.SVM核函数需满足Mercer条件。答案：对5.PCA可处理非线性数据。答案：错6.ReLU不会出现梯度消失。答案：错7.K-means对异常值敏感。答案：对8.随机森林基模型是CART决策树。答案：对9.Q-learning是有模型算法。答案：错10.神经网络层数越多效果越好。答案：错简答题（每题5分，共20分）1.解释过拟合及3种解决方法。答案：过拟合是模型训练集表现好、测试集差，因过度学习噪声。解决方法：①正则化（L1/L2约束参数）；②早停（监控验证集停止性能下降）；③数据增强（增加样本多样性）。2.对比L1和L2正则化的区别。答案：①L1是参数绝对值之和，使参数稀疏（特征选择）；②L2是参数平方和，使参数趋近0（避免过拟合但不稀疏）；③L1适合特征冗余场景，L2适合特征相关性低场景。3.简述PCA降维步骤。答案：①数据标准化（均值0、方差1）；②计算协方差矩阵；③特征值分解；④选前k个最大特征值的特征向量；⑤投影原始数据到该子空间。4.什么是集成学习？常见方法有哪些？答案：集成学习组合多个弱学习器提升性能。常见方法：①Bagging（如随机森林，并行训练+投票）；②Boosting（如GBDT，串行修正错误）；③Stacking（堆叠输出+元模型）。讨论题（每题5分，共10分）1.实际项目中如何选择机器学习算法？答案：①数据量：小样本选SVM/逻辑回归，大样本选神经网络/随机森林；②任务：分类选逻辑回归/SVM，回归选线性回归/GBDT；③可解释性：需解释选线性模型/决策树，无需解释选神经网络；④算力：有限选轻量模型（朴素贝叶斯），充足选复杂模型。2.谈谈梯度消失问题及解决方法。答