2026机器学习工程师招聘面试题及答案

2026机器学习工程师招聘面试题及答案

单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪个是常用的分类算法？A.K-MeansB.线性回归C.决策树D.主成分分析2.梯度下降法的作用是？A.计算损失函数B.优化模型参数C.划分数据集D.特征选择3.下列哪种数据预处理方法用于处理缺失值？A.归一化B.独热编码C.填充均值D.降维4.支持向量机（SVM）的核心思想是？A.寻找最优分类超平面B.聚类分析C.回归预测D.特征提取5.以下哪个不是深度学习框架？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras6.随机森林是由多个什么组成的？A.决策树B.感知机C.神经网络D.线性模型7.交叉验证的目的是？A.提高模型训练速度B.评估模型泛化能力C.增加数据量D.减少过拟合8.逻辑回归主要用于？A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题9.以下哪种方法可用于特征降维？A.随机森林B.主成分分析（PCA）C.逻辑回归D.K近邻10.模型过拟合是指？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多项选择题（每题2分，共20分）1.常用的聚类算法有（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.高斯混合模型2.深度学习中常用的激活函数有（）A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax3.以下属于评估分类模型性能的指标有（）A.准确率B.召回率C.F1分数D.均方误差4.数据清洗的主要任务包括（）A.处理缺失值B.去除重复数据C.处理异常值D.数据归一化5.以下关于神经网络的说法正确的有（）A.输入层不进行计算B.隐藏层可以有多层C.输出层输出最终结果D.每层神经元个数必须相同6.集成学习的方法有（）A.随机森林B.AdaboostC.GBDTD.XGBoost7.以下哪些是正则化方法（）A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.早停法8.特征工程包括（）A.特征提取B.特征选择C.特征变换D.特征构建9.以下关于K近邻算法的说法正确的有（）A.属于监督学习算法B.不需要训练过程C.可用于分类和回归D.K值选择很重要10.以下哪些是时间序列分析方法（）A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.移动平均法判断题（每题2分，共20分）1.线性回归只能处理线性关系的数据。（）2.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）3.过拟合时可以增加训练数据量来缓解。（）4.神经网络的层数越多，模型性能一定越好。（）5.聚类算法是有监督学习算法。（）6.逻辑回归的输出是概率值。（）7.主成分分析可以将高维数据映射到低维空间，且保留最重要的信息。（）8.随机森林中树的数量越多，模型越容易过拟合。（）9.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）10.数据集中的异常值一定需要被去除。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决？2.简述K-Means聚类算法的基本步骤。3.什么是特征工程，它的重要性体现在哪些方面？4.简述交叉验证的原理和作用。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。2.谈谈你对深度学习中迁移学习的理解和应用场景。3.结合实际案例，讨论数据质量对机器学习模型性能的影响。4.讨论如何评估一个机器学习模型的好坏，除了常见指标还有哪些因素需要考虑？答案单项选择题答案1.C2.B3.C4.A5.B6.A7.B8.B9.B10.B多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD判断题答案1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.×10.×简答题答案1.过拟合是模型对训练数据拟合过度，在测试集表现差；欠拟合是模型对数据特征学习不足。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度、更换模型等。2.步骤：随机初始化K个质心；将数据点分配到最近质心；更新质心位置；重复后两步直到质心不再变化。3.特征工程是对原始数据进行处理和转换。重要性：提升模型性能、减少噪声、加快训练速度、增加模型可解释性。4.原理：将数据集划分，轮流作为训练集和测试集。作用：评估模型泛化能力、选择参数、避免过拟合。讨论题答案1.依据数据特点选，如数据量小用简单模型；按问题类型选，分类用分类算法；结合时间成本和性能需求平衡选择。2.迁移学习是将已学知识迁移到新任务。场景：数据少的新领域、节省训练资源等，