2025四川九强通信科技有限公司招聘机器学习工程师拟录用人员笔试历年常考点试题专练附带答案详解

2025四川九强通信科技有限公司招聘机器学习工程师拟录用人员笔试历年常考点试题专练附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、某算法模型在训练过程中出现了训练误差较小但验证误差较大的情况，最可能的原因是：

A.模型欠拟合

B.数据特征维度不足

C.模型过拟合

D.学习率设置过低2、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：

A.提高模型训练速度

B.防止梯度爆炸

C.实现特征选择

D.降低损失函数非凸性3、某智能系统在识别图像时，采用一种算法对输入特征进行降维处理，以减少计算复杂度并保留主要信息。该算法通过寻找数据方差最大的方向，将原始特征投影到低维空间。这一过程所采用的典型方法是：A．主成分分析（PCA）

B．K均值聚类（K-means）

C．支持向量机（SVM）

D．线性回归4、在机器学习模型训练过程中，若模型在训练集上表现优异，但在测试集上误差显著增大，这种现象最可能的原因是：A．欠拟合

B．特征维度不足

C．过拟合

D．学习率过低5、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一轮后开始上升。这种现象最可能的原因是：A．学习率设置过低

B．模型出现了过拟合

C．特征维度不足

D．训练数据量过大6、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A．加快模型收敛速度

B．降低模型训练误差

C．实现特征选择

D．提高模型对噪声的敏感度7、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练集上的损失持续下降，但验证集上的损失先下降后上升。这种现象最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型出现了过拟合C.模型出现了欠拟合D.训练数据量过大8、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型的训练速度B.减少模型的计算复杂度C.促使权重稀疏化，实现特征选择D.防止梯度爆炸9、某研究团队在训练图像分类模型时发现，模型在训练集上准确率很高，但在验证集上表现明显下降。为缓解该问题，下列哪项措施最有助于提升模型的泛化能力？A.增加网络层数以提升模型复杂度B.使用更大的学习率加快收敛速度C.引入Dropout层并增强数据多样性D.延长训练轮数直至验证损失最小10、在自然语言处理任务中，使用预训练语言模型（如BERT）进行文本分类时，其输入通常需要添加特殊标记[CLS]。该标记的主要作用是？A.标记句子结束位置B.提取整个序列的聚合表示用于分类C.区分两个不同句子的边界D.避免模型出现梯度消失11、某研究团队在进行图像识别模型训练时，发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现明显下降。为缓解这一问题，最适宜采取的措施是：A.增加模型的参数量以提升拟合能力B.引入Dropout层并增强数据扩增C.延长训练迭代次数D.减少训练样本数量12、在构建文本分类模型时，若需将词语转化为向量表示，以下方法中能够体现词语上下文语义关系的是：A.One-Hot编码B.TF-IDF加权C.Word2VecD.词频统计13、某智能系统在识别图像时，通过提取像素特征并加权计算输出类别概率。若模型在训练过程中出现训练误差持续下降但验证误差开始上升的现象，最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型出现了过拟合C.特征维度不足D.训练样本数量过多14、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.减少特征间的多重共线性C.实现特征选择，产生稀疏权重D.降低模型偏差15、在机器学习模型训练过程中，若发现模型在训练集上表现优异，但在验证集上误差显著增大，最可能的原因是：A.模型欠拟合B.特征维度不足C.模型过拟合D.学习率设置过低16、在使用K近邻（K-NearestNeighbors）算法时，以下关于K值选择的说法正确的是：A.K值越小，模型对噪声越不敏感B.K值越大，决策边界越平滑C.K值不影响模型的分类精度D.K值取1时，模型泛化能力最强17、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续减小，但验证误差先减小后增大。这种现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征缺失18、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.防止梯度爆炸C.实现特征选择D.降低数据维度19、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一阶段后开始上升。这种现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征缺失20、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型的训练速度B.降低模型的计算复杂度C.实现特征选择，使部分权重变为零D.防止梯度爆炸21、某算法模型在训练集上表现优异，准确率达到98%，但在测试集上准确率仅为65%，最可能的原因是：A.模型欠拟合B.训练数据不足C.模型过拟合D.特征维度不够22、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提升模型训练速度B.增强模型非线性表达能力C.实现特征选择D.降低损失函数计算复杂度23、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差先下降后上升。这种现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征不足24、在机器学习中，以下关于主成分分析（PCA）的描述，正确的是：A.PCA通过最大化数据方差来保留主要信息B.PCA是一种有监督的降维方法C.PCA只能用于分类任务D.PCA通过最小化特征间的协方差实现降维25、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续减小，但验证误差在某一轮后开始上升。这种现象最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型发生了过拟合C.训练数据量不足D.特征维度缺失26、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型的训练速度B.防止梯度爆炸C.实现特征选择D.降低模型偏差27、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练集误差持续下降，但验证集误差先下降后上升。这种现象最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型发生了过拟合C.模型发生了欠拟合D.训练数据量过大28、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.防止梯度爆炸C.实现特征选择D.降低模型偏差29、某智能系统在识别图像时，通过调整模型参数使损失函数不断下降，从而提高分类准确率。这一过程主要依赖于哪种优化方法的核心思想？A．梯度下降法

B．最小二乘法

C．主成分分析

D．k均值聚类30、在构建分类模型时，若某一特征的取值范围远大于其他特征，可能对模型训练造成不利影响。为解决此问题，通常应首先进行哪项预处理操作？A．特征标准化

B．特征编码

C．特征选择

D．特征交叉31、某算法模型在训练集上表现准确率极高，但在测试集上准确率显著下降，最可能的原因是：A.模型欠拟合B.特征维度不足C.模型过拟合D.数据标签错误32、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.防止梯度爆炸C.实现特征选择D.降低学习率33、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一阶段后开始上升。这种现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征缺失34、在特征工程中，对连续型数值特征进行标准化（Standardization）的主要目的是：A.将特征取值压缩至[0,1]区间B.消除特征量纲差异，加快模型收敛C.增加特征的非线性表达能力D.减少特征维度35、某研究团队在进行图像分类任务时，发现模型在训练集上准确率很高，但在验证集上表现明显下降。为缓解这一问题，下列哪项措施最有助于提升模型的泛化能力？A.增加模型的层数以提高拟合能力B.使用Dropout机制随机屏蔽部分神经元C.延长训练轮数以充分收敛D.扩大训练集标签噪声以增强鲁棒性36、在自然语言处理任务中，使用词嵌入（WordEmbedding）的主要目的是什么？A.将词语转换为固定维度的稠密向量表示B.提高文本的存储效率C.实现文本的加密传输D.加快字符串的匹配速度37、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续降低，但验证误差在某一阶段后开始上升。这一现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征不足38、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.增强模型对异常值的鲁棒性C.实现特征选择，产生稀疏权重D.降低模型偏差39、某人工智能系统在识别图像时，能够根据输入的像素数据自动提取边缘、纹理等特征，进而完成分类任务。这一过程主要依赖于哪种机器学习方法？A.强化学习B.无监督学习C.监督学习D.深度学习40、在构建机器学习模型时，若训练集上表现优异，但在新数据上效果显著下降，最可能的原因是什么？A.欠拟合B.数据噪声过大C.过拟合D.特征维度不足41、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一轮后开始上升。这种现象最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型欠拟合C.模型过拟合D.数据特征缺失42、在机器学习中，使用L1正则化的主要优势是：A.提高模型训练速度B.减少特征间的共线性C.实现特征选择D.降低计算资源消耗43、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续减小，但验证误差在某一轮后开始上升。这种现象最可能的原因是：A．学习率设置过低

B．模型出现了过拟合

C．数据特征存在缺失

D．模型出现了欠拟合44、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A．提升模型的训练速度

B．降低模型的计算复杂度

C．防止模型过拟合并实现特征选择

D．增加模型的拟合能力45、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一节点后开始上升。这种现象最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据特征不足46、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A.提高模型训练速度B.降低计算资源消耗C.实现特征选择，使部分权重为零D.防止梯度消失问题47、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一阶段后开始上升。这种现象最可能的原因是什么？A.学习率设置过低B.模型欠拟合C.数据集存在标签噪声D.模型过拟合48、在处理分类问题时，若某一特征为连续型变量，下列哪种方法不适合直接用于该特征的预处理？A.标准化（Z-score标准化）B.分箱（Binning）C.独热编码（One-HotEncoding）D.最小-最大归一化49、某算法模型在训练过程中，随着迭代次数增加，训练误差持续下降，但验证误差在某一轮后开始上升。这种现象最可能的原因是：A．学习率设置过低

B．模型出现了过拟合

C．数据预处理不充分

D．模型出现了欠拟合50、在机器学习中，使用L1正则化的主要作用是：A．加快梯度下降的收敛速度

B．降低模型的偏差

C．实现特征选择，使部分权重变为零

D．提高模型对异常值的敏感度

参考答案及解析1.【参考答案】C【解析】训练误差小而验证误差大，是典型的过拟合表现。模型在训练集上学习过于充分，记住了噪声和个别样本特征，导致泛化能力下降。解决方法包括增加正则化、使用Dropout、扩大训练数据或进行早停。选项A欠拟合表现为训练和验证误差均较大；B和D可能影响训练效果，但不直接导致该现象。2.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于将部分特征的权重压缩为零，从而实现自动特征选择，提升模型可解释性与稀疏性。而L2正则化主要用于防止过拟合但不产生稀疏解。A、B、D并非L1正则化的主要目的，故正确答案为C。3.【参考答案】A【解析】主成分分析（PCA）是一种无监督的线性降维方法，其核心思想是通过正交变换将高维数据投影到方差最大的低维子空间，从而保留数据的主要特征。K均值用于聚类，SVM用于分类，线性回归用于预测连续值，均不以降维为主要目的。故正确答案为A。4.【参考答案】C【解析】过拟合是指模型在训练数据上学习过度，将噪声也纳入模型中，导致泛化能力下降，表现为训练误差小而测试误差大。欠拟合则表现为训练和测试误差均较大。特征不足或学习率低可能影响训练效果，但不是训练好、测试差的直接原因。故正确答案为C。5.【参考答案】B【解析】训练误差下降而验证误差上升，是典型的过拟合表现。模型在训练集上不断优化，过度学习了训练样本的细节和噪声，导致在未见过的数据（验证集）上泛化能力下降。学习率过低通常导致收敛慢，不会直接引起验证误差上升；特征不足或数据量大一般不会导致验证误差先降后升。因此，正确答案为B。6.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中添加权重绝对值之和的惩罚项，倾向于将部分特征的权重压缩为零，从而实现特征选择，提升模型稀疏性。这有助于降低模型复杂度，防止过拟合。它并不直接加快收敛或降低训练误差，反而可能因约束增强而减缓训练。L1正则化还能降低对噪声的敏感度。因此，正确答案为C。7.【参考答案】B【解析】训练集损失下降说明模型在学习训练数据中的模式，而验证集损失上升表明模型对未见数据的泛化能力变差，这是典型的过拟合表现。过拟合发生时，模型过度记忆训练数据的细节（包括噪声），导致在新数据上表现不佳。学习率过低通常会导致训练缓慢但不会直接引起验证损失上升；欠拟合表现为训练和验证损失均较高；数据量大一般有助于泛化，不会导致该现象。8.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于将部分不重要的权重压缩为零，从而实现特征稀疏性，有助于特征选择和模型简化。相比之下，L2正则化主要抑制权重过大，但不会产生稀疏解。L1并不直接提升训练速度或防止梯度爆炸，其核心优势在于结构化稀疏。因此C项正确。9.【参考答案】C【解析】题目描述的是典型的过拟合现象，即模型在训练集上表现好但泛化能力差。增加网络深度（A）或训练轮数（D）可能加剧过拟合；大学习率（B）可能影响收敛稳定性。Dropout能随机屏蔽神经元，减少神经元依赖，抑制过拟合；数据增强可扩充训练样本多样性，提升模型鲁棒性。二者结合是提升泛化能力的有效手段，故选C。10.【参考答案】B【解析】BERT模型中，[CLS]（Classification）标记位于输入序列首位，其对应位置的最终隐藏状态被用作整个序列的综合表示，便于后续接分类头完成文本分类任务。虽然[SEP]用于分隔句子（C），但[CLS]核心功能是提供分类依据（B）。它不用于标记句尾（A），也不能直接解决梯度消失（D），故正确答案为B。11.【参考答案】B【解析】题干描述的是典型的过拟合现象，即模型在训练集上表现好但在测试集上泛化能力差。增加参数量（A）或延长训练（C）会加剧过拟合，减少样本（D）不利于模型学习。而引入Dropout可随机屏蔽神经元，防止神经元间过度依赖；数据扩增通过旋转、翻转等方式增加样本多样性，提升泛化能力。因此B是正确选择。12.【参考答案】C【解析】One-Hot编码（A）仅标识词语存在与否，无语义信息；TF-IDF（B）和词频（D）反映词语重要性，但不包含语义关系。Word2Vec通过上下文预测生成词向量，使语义相近的词在向量空间中距离更近，如“国王”与“王后”的向量关系类比“男人”与“女人”。因此，C能有效体现上下文语义，是正确答案。13.【参考答案】B【解析】训练误差下降而验证误差上升，是典型的过拟合表现。模型在训练集上学习过度，记住了噪声和细节，导致泛化能力下降。学习率过低通常导致收敛慢，不会直接引起验证误差上升；特征不足会导致两者误差均较高；样本多一般有助于泛化。因此选B。14.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重的绝对值和，促使部分权重变为零，从而实现特征选择，使模型更稀疏。这有助于降低模型复杂度，提升可解释性。L2正则化更擅长缓解多重共线性，而模型偏差降低通常需增强模型表达能力。故正确答案为C。15.【参考答案】C【解析】当模型在训练集上表现很好但验证集误差明显上升时，表明模型过度记住了训练数据的特征，包括噪声和异常值，导致泛化能力下降，这正是过拟合的典型表现。欠拟合表现为训练和验证误差均较高；特征不足或学习率低可能导致训练缓慢，但不会单独引发验证误差急剧上升。因此正确答案为C。16.【参考答案】B【解析】K值较小时，模型容易受噪声干扰，决策边界复杂，易过拟合；K值增大，模型对局部波动不敏感，决策边界趋于平滑，泛化能力增强，但过大可能导致欠拟合。K=1时完全依赖最近样本，泛化能力最弱。因此B项正确，其余选项均与KNN原理相悖。17.【参考答案】C【解析】训练误差持续下降说明模型能较好拟合训练数据，但验证误差上升表明模型在未见数据上表现变差，这是典型的过拟合现象。模型过度学习训练数据中的噪声或特异性特征，导致泛化能力下降。应通过正则化、早停、增加数据量等方式缓解。18.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，使部分模型参数在优化过程中趋向于零，从而实现稀疏解。这种稀疏性意味着部分特征对应权重为零，相当于自动筛选出重要特征，达到特征选择的目的，有助于提升模型可解释性和防止过拟合。19.【参考答案】C【解析】当训练误差持续下降而验证误差开始上升时，说明模型在训练集上表现越来越好，但泛化能力下降，已过度学习训练数据中的噪声或细节，导致在新数据上效果变差，这正是过拟合的典型表现。选项A欠拟合表现为训练误差和验证误差均较高；B和D通常不会导致训练与验证误差走势背离。因此选C。20.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重的绝对值之和，倾向于将不重要的特征对应的权重压缩为零，从而实现稀疏性，达到特征选择的效果。这与L2正则化不同，后者仅使权重变小但不易为零。A、B、D并非L1的主要目的，训练速度和计算复杂度受多种因素影响，梯度爆炸通常通过梯度裁剪等方法解决。因此选C。21.【参考答案】C【解析】模型在训练集上准确率高，说明学习能力较强；但在测试集上表现差，表明泛化能力弱，这是典型的过拟合现象。过拟合指模型过度学习训练数据中的噪声或特例，导致无法适应新数据。解决方法包括增加正则化、使用交叉验证、减少模型复杂度或扩充训练数据。选项A欠拟合表现为训练效果差，与题干不符；B和D可能是间接原因，但题干现象最直接指向过拟合。22.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于将部分特征的系数压缩为0，从而实现自动特征选择，提高模型稀疏性。这有助于降低过拟合风险并增强可解释性。L2正则化则主要抑制权重过大但不产生稀疏性。A、B、D均非L1正则化的核心作用，故正确答案为C。23.【参考答案】C【解析】训练误差持续下降说明模型能较好拟合训练数据，但验证误差上升表明模型在未见数据上表现变差，这是典型的过拟合现象。模型过度学习训练数据中的噪声或特例，导致泛化能力下降。应通过正则化、早停或增加数据量等方法缓解。24.【参考答案】A【解析】PCA是一种无监督的线性降维方法，其核心思想是将原始特征投影到方差最大的方向上，从而保留数据的主要变化信息。它通过主成分（主方向）重构数据，在降维的同时尽量减少信息损失。PCA不依赖标签，故非有监督方法，适用于多种任务。25.【参考答案】B【解析】训练误差下降而验证误差上升，是典型的过拟合表现。模型在训练集上不断学习细节甚至噪声，导致泛化能力下降。学习率过低通常导致收敛慢，不会直接引起验证误差上升；数据量不足或特征缺失可能影响模型性能，但不是该现象的直接原因。因此答案为B。26.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重的绝对值之和，倾向于使部分权重变为0，从而实现稀疏性，达到自动特征选择的效果。L2正则化主要用于缓解过拟合但不产生稀疏解。L1并不直接提升训练速度或防止梯度爆炸，也不是主要用于降低偏差。因此答案为C。27.【参考答案】B【解析】当训练误差持续下降而验证误差开始上升时，说明模型在训练集上表现越来越好，但泛化能力下降，即过度拟合了训练数据中的噪声或细节，导致在未见数据上效果变差，这是典型的过拟合现象。学习率过低通常导致收敛慢，不会引起验证误差上升；欠拟合表现为训练和验证误差均较高；数据量大一般有助于泛化，不是该现象主因。28.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于使部分权重变为零，从而实现自动特征选择，提高模型稀疏性。相比之下，L2正则化主要抑制权重过大，缓解过拟合但不产生稀疏解。L1并不直接提升训练速度或防止梯度爆炸，也不是主要用来降低偏差，而是通过约束模型复杂度来降低方差。29.【参考答案】A【解析】梯度下降法是机器学习中用于最小化损失函数的常用优化算法，通过计算损失函数对模型参数的梯度，并沿梯度反方向更新参数，逐步逼近最优解。图像分类等深度学习任务中广泛使用该方法进行模型训练。最小二乘法主要用于线性回归问题，主成分分析用于降维，k均值聚类属于无监督学习算法，均不直接用于模型参数的迭代优化。故正确答案为A。30.【参考答案】A【解析】特征标准化（如Z-score标准化）可将不同量纲的特征统一到相近的数值范围，避免某些特征因取值过大而对模型产生不合理的主导作用，尤其对基于距离计算或梯度下降优化的模型（如SVM、神经网络）至关重要。特征编码用于处理类别型变量，特征选择用于筛选重要特征，特征交叉用于构造新特征，均不直接解决量纲差异问题。故正确答案为A。31.【参考答案】C【解析】当模型在训练集上表现极好但在测试集上表现差，说明模型过度学习了训练数据中的细节和噪声，导致泛化能力下降，这属于典型的过拟合现象。欠拟合表现为训练和测试效果均差；特征不足或标签错误虽可能影响性能，但不是训练好、测试差的主因。故选C。32.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重的绝对值之和，倾向于将部分特征的系数压缩为零，从而实现自动特征选择，提升模型可解释性。而提高训练速度、防止梯度爆炸、降低学习率并非其主要功能，L2正则化更常用于控制权重大小。故选C。33.【参考答案】C【解析】当训练误差持续下降而验证误差开始上升时，说明模型在训练集上表现越来越好，但泛化能力下降，已过度学习训练数据中的细节或噪声，导致在未见数据上性能变差，这正是过拟合的典型表现。选项A欠拟合表现为训练和验证误差均较高；B、D通常不会导致训练与验证误差呈现相反趋势。因此答案为C。34.【参考答案】B【解析】标准化是将特征转换为均值为0、标准差为1的分布，其核心作用是消除不同特征间因量纲或数量级差异带来的影响，使模型在优化过程中更稳定、收敛更快，尤其对基于梯度下降的算法至关重要。A描述的是归一化（Normalization）；C需通过非线性变换实现；D需通过降维方法。故正确答案为B。35.【参考答案】B【解析】模型在训练集表现好但验证集差，说明出现过拟合。Dropout通过在训练过程中随机“关闭”部分神经元，有效防止神经元过度依赖，从而提升泛化能力。A项增加层数可能加剧过拟合；C项延长训练会加重过拟合；D项增加标签噪声会干扰学习目标，降低性能。因此B为最优策略。36.【参考答案】A【解析】词嵌入的核心目标是将离散词语映射为低维、连续的稠密向量，使语义相似词在向量空间中距离相近，便于模型捕捉语义关系。B、D属于工程优化范畴，非词嵌入设计初衷；C与信息安全相关，完全无关。因此A正确反映了词嵌入的本质功能。37.【参考答案】C【解析】当训练误差持续下降而验证误差上升时，表明模型在训练集上表现越来越好，但泛化能力下降，已过度学习训练数据中的噪声或细节，导致在新数据上效果变差，这是典型的过拟合现象。欠拟合表现为训练和验证误差均较高；学习率过低通常导致收敛缓慢，不会直接引起验证误差上升；特征不足更可能导致欠拟合。因此选C。38.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于将部分特征的权重压缩为零，从而实现自动特征选择，使模型更稀疏。这有助于简化模型结构、提升可解释性。L2正则化主要用于防止过拟合但不产生稀疏性。训练速度与优化算法和学习率相关，鲁棒性和偏差改善并非L1的主要目的。故正确答案为C。39.【参考答案】D【解析】题干描述的是图像识别中自动提取多层次特征的过程，这是深度学习中卷积神经网络（CNN）的典型应用。虽然监督学习常用于分类任务，但“自动提取边缘、纹理”等低级到高级特征的能力是深度学习模型特有的逐层抽象机制。无监督学习主要用于聚类或降维，强化学习侧重决策与反馈，均不符合题意。因此答案为D。40.【参考答案】C【解析】过拟合指模型在训练集上学习过度，记住了噪声和细节，导致泛化能力差。题干中“训练集表现好，新数据效果差”是过拟合的典型表现。欠拟合表现为训练和测试效果均差；数据噪声和特征不足可能是原因，但不如过拟合直接对应题干现象。因此答案为C。41.【参考答案】C【解析】训练误差下降而验证误差上升，是典型的过拟合表现。模型在训练集上不断优化，开始“记忆”训练样本的特征，导致泛化能力下降。此时应考虑引入正则化、早停（earlystopping）、增加数据量或减少模型复杂度等方法缓解。选项A和D可能导致训练缓慢或欠拟合，B则表现为训练误差未充分下降，均不符合题干描述。42.【参考答案】C【解析】L1正则化通过在损失函数中加入权重绝对值之和，倾向于将部分特征的系数