2026机器学习工程师校招面试题及答案

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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-近邻算法B.K-均值算法C.层次聚类D.主成分分析2.决策树中常用的划分标准不包括？A.信息增益B.基尼指数C.均方误差D.相关系数3.神经网络中激活函数的作用是？A.增加模型复杂度B.引入非线性C.加快收敛速度D.减少过拟合4.下列哪个不是深度学习框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras5.随机森林是基于哪种算法的集成学习方法？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.朴素贝叶斯6.评估分类模型性能的指标不包括？A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值7.梯度下降法中，学习率设置过大可能导致？A.收敛速度变慢B.无法收敛C.欠拟合D.过拟合8.线性回归模型中，最小二乘法的目标是？A.最小化残差平方和B.最大化残差平方和C.最小化误差绝对值和D.最大化误差绝对值和9.以下哪种数据预处理方法用于处理缺失值？A.标准化B.归一化C.插补法D.独热编码10.在支持向量机中，核函数的作用是？A.增加特征维度B.减少特征维度C.提高分类精度D.降低计算复杂度多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于机器学习模型评估指标的有？A.精确率B.均方根误差C.ROC曲线D.混淆矩阵2.深度学习中常用的优化算法有？A.随机梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp3.处理过拟合的方法有？A.增加训练数据B.正则化C.减少模型复杂度D.提前停止训练4.无监督学习的应用场景包括？A.数据聚类B.异常检测C.推荐系统D.图像分类5.关于神经网络，以下说法正确的有？A.可以自动提取特征B.层数越深，模型表达能力越强C.训练容易过拟合D.都需要大量标注数据6.特征工程的步骤包括？A.特征选择B.特征提取C.特征衍生D.特征编码7.以下哪些算法属于集成学习？A.AdaBoostB.GradientBoostingC.XGBoostD.LightGBM8.用于处理图像数据的深度学习模型有？A.CNNB.RNNC.LSTMD.ResNet9.以下关于数据集划分的说法，正确的是？A.训练集用于训练模型B.验证集用于调整超参数C.测试集用于评估模型性能D.都要采用相同的划分比例10.机器学习中的损失函数类型有？A.交叉熵损失B.平方损失C.铰链损失D.Huber损失判断题（每题2分，共10题）1.机器学习只能处理结构化数据。（）2.逻辑回归是一种线性分类算法。（）3.特征越多，模型性能一定越好。（）4.过拟合表示模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）5.聚类算法的输出结果是确定的，不依赖于初始条件。（）6.深度学习模型需要大量的计算资源。（）7.降维会损失部分数据信息。（）8.支持向量机只能处理二分类问题。（）9.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）10.验证集的作用是评估模型的泛化能力。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述过拟合和欠拟合的区别。过拟合是模型对训练数据学习过度，在训练集表现好但测试集差；欠拟合是模型未充分学习数据特征，训练集和测试集表现都欠佳。2.什么是梯度下降法？它是一种优化算法，通过迭代更新模型参数，沿着损失函数梯度的反方向调整参数，不断降低损失函数值，以找到最优解。3.简述特征工程的重要性。特征工程能提升数据质量，去除噪声和冗余信息，还可构建更具代表性的特征，从而增强模型性能，提高预测准确性和泛化能力。4.如何评估分类模型的性能？可通过准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线、AUC值等指标评估，混淆矩阵也能直观展示分类结果的准确性。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论深度学习在医疗领域的应用及挑战。应用：疾病诊断、医学影像分析等。挑战：数据隐私保护难，标注数据获取成本高，模型可解释性差，且医疗场景容错率低。2.谈谈特征选择在机器学习中的作用和方法。作用：减少计算量、降低过拟合风险、提升模型性能。方法有过滤法（如相关性分析）、包装法（如递归特征消除）、嵌入法（如正则化）。3.分析集成学习提升模型性能的原理。集成学习通过结合多个弱学习器的结果提升性能。多个模型的偏差和方差互补，能综合不同模型优势减少误差，增强稳定性和泛化能力。4.对于机器学习中的不平衡数据集问题，怎样解决？可采用欠采样（减少多数类样本）、过采样（增加少数类样本）、生成新样本（如SMOTE）及调整模型评价指标（关注召回率等）来解决。答案单项选择题答案1.A2.D3.B4.B5.A6.C7.B8.A9.C10.A多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.A