2026机器学习工程师秋招面试题及答案

2026机器学习工程师秋招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于无监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.主成分分析D.高斯混合模型2.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3.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.线性回归模型4.下列哪个不是常见的损失函数？A.均方误差B.交叉熵损失C.梯度下降D.铰链损失5.深度学习中常用的激活函数不包括：A.SigmoidB.ReLUC.线性函数D.Tanh6.过拟合是指：A.模型在训练集和测试集上表现都差B.模型在训练集上表现好，测试集上表现差C.模型在训练集上表现差，测试集上表现好D.模型在训练集和测试集上表现都好7.以下哪种方法可用于特征选择？A.归一化B.主成分分析C.卡方检验D.正则化8.支持向量机的核心思想是：A.最小化误差B.最大化间隔C.聚类数据D.拟合线性函数9.K近邻算法中，K值的选择：A.越大越好B.越小越好C.需要根据具体情况调整D.与结果无关10.以下哪个不是深度学习框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于集成学习方法的有：A.随机森林B.梯度提升树C.AdaBoostD.朴素贝叶斯2.常见的特征缩放方法有：A.归一化B.标准化C.对数变换D.多项式变换3.深度学习中的优化算法有：A.随机梯度下降B.AdagradC.AdamD.牛顿法4.以下哪些是评估分类模型的指标？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.神经网络的层类型包括：A.全连接层B.卷积层C.池化层D.循环层6.处理缺失值的方法有：A.删除含缺失值的样本B.用均值填充C.用中位数填充D.用随机值填充7.影响模型泛化能力的因素有：A.模型复杂度B.数据量C.数据噪声D.训练时间8.以下关于主成分分析（PCA）的说法正确的有：A.是一种无监督学习方法B.用于数据降维C.可以保留数据的最大方差D.可以用于分类9.以下哪些是机器学习中的超参数？A.学习率B.决策树的深度C.神经网络的层数D.样本数量10.强化学习的要素包括：A.智能体B.环境C.奖励D.策略判断题（每题2分，共10题）1.线性回归只能处理线性关系的数据。（）2.交叉验证可以有效防止过拟合。（）3.所有的机器学习算法都需要特征缩放。（）4.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）6.聚类算法的评估指标有轮廓系数。（）7.过拟合时可以通过增加正则化项来解决。（）8.决策树是一种白盒模型。（）9.深度学习中，激活函数可以引入非线性因素。（）10.朴素贝叶斯算法对数据的特征独立性假设要求严格。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决？过拟合指模型在训练集表现好、测试集差，可能因模型复杂、数据少等。可通过正则化、增加数据、减少特征等解决。欠拟合指模型在训练集和测试集表现都差，因模型简单。可增加特征、换复杂模型解决。2.简述梯度下降法的原理。梯度下降法是优化算法，通过迭代更新参数。计算目标函数在当前参数处的梯度，沿负梯度方向更新参数，使目标函数值不断减小，逐步逼近最优解。3.简述卷积神经网络（CNN）的主要组成部分。主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用卷积核提取特征，池化层降维减少计算量，全连接层将特征映射到输出类别。4.简述如何选择合适的机器学习算法。要考虑数据类型、规模、任务目标等。数据量小可选简单算法如朴素贝叶斯；数据量大、复杂关系用深度学习。分类任务可选逻辑回归、决策树等，回归任务可选线性回归等。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论数据预处理在机器学习中的重要性。数据预处理可提高数据质量，去除噪声、处理缺失值等，使数据更适合模型训练。能提升模型性能和泛化能力，避免因数据问题导致的过拟合、欠拟合等，还可加快训练速度。2.讨论深度学习中模型可解释性的重要性及挑战。重要性：在医疗、金融等领域，需了解模型决策依据确保安全可靠。挑战：深度学习模型复杂，参数多，难以直观理解其决策过程，缺乏有效的可解释性方法。3.讨论集成学习的优势和局限性。优势：通过组合多个弱模型成强模型，提升准确性和稳定性，减少过拟合。局限性：计算成本高，训练时间长，解释性差，且若基模型有偏差，集成效果受影响。4.讨论如何在实际项目中评估机器学习模型的性能。要选合适评估指标，分类用准确率、召回率等，回归用均方误差等。用交叉验证保证结果可靠，对比不同模型在测试集上的表现，还可结合业务需求评估，如考虑成本、效率等。答案单项选择题答案1.B2.B3.A4.C5.C6.B7.C8.B9.C10.B多项选择题