2026年机器学习工程师面试指南与问题集

2026年机器学习工程师面试指南与问题集一、选择题（共5题，每题2分）1.在处理大规模稀疏数据时，以下哪种机器学习算法通常表现最佳？A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.随机森林2.以下哪种技术最适合用于处理不均衡数据集？A.过采样B.欠采样C.集成学习D.数据增强3.在特征工程中，以下哪种方法最适合用于处理缺失值？A.删除缺失值B.均值填充C.KNN填充D.回归填充4.在模型评估中，以下哪个指标最适合用于比较不同模型的泛化能力？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数5.在深度学习中，以下哪种方法最适合用于处理长序列依赖问题？A.CNNB.RNNC.LSTMD.Transformer二、填空题（共5题，每题2分）1.在机器学习模型训练过程中，为了防止过拟合，常用的正则化方法有__________和__________。2.交叉验证中，K折交叉验证的K值通常选择__________或__________。3.在自然语言处理中，词嵌入技术中最常用的模型有__________和__________。4.在深度学习中，常用的优化器有__________和__________。5.在模型部署中，常用的模型压缩技术有__________和__________。三、简答题（共5题，每题4分）1.简述过拟合和欠拟合的区别，并说明如何解决这两种问题。2.解释什么是特征选择，并列举三种常用的特征选择方法。3.描述交叉验证的原理，并说明K折交叉验证的具体步骤。4.解释什么是梯度下降法，并说明其在机器学习中的作用。5.描述模型漂移的概念，并说明如何检测和缓解模型漂移。四、编程题（共5题，每题6分）1.编写Python代码实现线性回归模型的训练和预测，要求使用梯度下降法。2.编写Python代码实现决策树分类器的训练和预测，要求使用ID3算法。3.编写Python代码实现KNN分类器的训练和预测，要求使用欧氏距离。4.编写Python代码实现逻辑回归模型的训练和预测，要求使用交叉熵损失函数。5.编写Python代码实现卷积神经网络（CNN）的基本结构，要求使用PyTorch框架。五、综合题（共5题，每题8分）1.假设你正在处理一个电商平台的用户购买行为数据，请设计一个机器学习项目方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。2.假设你正在处理一个医疗诊断问题，请设计一个机器学习项目方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。3.假设你正在处理一个图像识别问题，请设计一个机器学习项目方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。4.假设你正在处理一个自然语言处理问题，请设计一个机器学习项目方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。5.假设你正在处理一个时间序列预测问题，请设计一个机器学习项目方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤。答案与解析一、选择题答案与解析1.C.支持向量机支持向量机（SVM）在处理大规模稀疏数据时表现最佳，特别是当数据维度很高时。SVM通过寻找最优超平面来分离数据，对稀疏数据有很好的鲁棒性。2.B.欠采样欠采样是通过减少多数类样本来处理不均衡数据集的一种方法。虽然过采样也是常用方法，但欠采样通常更简单直接，且对模型性能影响较小。3.C.KNN填充KNN填充是通过寻找与缺失值最相似的K个样本来填充缺失值的方法。相比均值填充和回归填充，KNN填充能更好地保留数据的分布特性。4.D.F1分数F1分数是精确率和召回率的调和平均数，最适合用于比较不同模型的泛化能力。准确率受数据分布影响较大，而F1分数能更全面地反映模型性能。5.D.TransformerTransformer模型通过自注意力机制能有效处理长序列依赖问题，相比RNN和LSTM，能更好地捕捉长距离依赖关系。二、填空题答案与解析1.L2正则化和DropoutL2正则化通过添加权重衰减项防止过拟合，Dropout通过随机失活神经元来增加模型的泛化能力。2.5和10K折交叉验证的K值通常选择5或10，太大或太小都会影响评估结果的稳定性。3.Word2Vec和GloVeWord2Vec和GloVe是最常用的词嵌入技术，能将词语映射到高维向量空间，保留词语的语义关系。4.SGD和AdamSGD（随机梯度下降）和Adam是最常用的优化器，Adam结合了Momentum和RMSprop的优点，收敛速度更快。5.知识蒸馏和剪枝知识蒸馏通过将大模型的知识迁移到小模型，剪枝通过去除冗余权重来压缩模型。三、简答题答案与解析1.过拟合和欠拟合的区别及解决方法过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差的现象。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好的现象。解决过拟合的方法包括：增加数据量、使用正则化、Dropout等；解决欠拟合的方法包括：增加模型复杂度、增加特征、使用更复杂的模型等。2.特征选择特征选择是指从原始特征集中选择最相关特征的过程。常用方法包括：过滤法（如方差分析）、包裹法（如递归特征消除）、嵌入法（如Lasso回归）。3.交叉验证原理及步骤交叉验证通过将数据分成K个子集，每次用K-1个子集训练，剩下的1个子集测试，重复K次，取平均性能。K折交叉验证的具体步骤：a.将数据随机分成K个子集b.对每个子集，用剩下的K-1个子集训练模型，用当前子集测试模型c.计算K次测试结果的平均值作为模型性能4.梯度下降法梯度下降法是一种优化算法，通过计算损失函数的梯度，沿梯度相反方向更新参数，逐步找到最小值点。在机器学习中，梯度下降法用于优化模型参数，使模型损失最小。5.模型漂移模型漂移是指模型性能随时间下降的现象。检测方法包括：监控线上模型性能指标、使用A/B测试等。缓解方法包括：定期重新训练模型、使用在线学习、调整模型参数等。四、编程题答案与解析1.线性回归代码pythonimportnumpyasnpclassLinearRegression:def__init__(self,learning_rate=0.01,n_iterations=1000):self.learning_rate=learning_rateself.n_iterations=n_iterationsself.weights=Noneself.bias=Nonedeffit(self,X,y):n_samples,n_features=X.shapeself.weights=np.zeros(n_features)self.bias=0for_inrange(self.n_iterations):y_pred=np.dot(X,self.weights)+self.biasdw=(1/n_samples)np.dot(X.T,(y_pred-y))db=(1/n_samples)np.sum(y_pred-y)self.weights-=self.learning_ratedwself.bias-=self.learning_ratedbdefpredict(self,X):returnnp.dot(X,self.weights)+self.bias2.决策树代码pythonimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterclassNode:def__init__(self,feature_index=None,threshold=None,left=None,right=None,,value=None):self.feature_index=feature_indexself.threshold=thresholdself.left=leftself.right=rightself.value=valueclassDecisionTree:def__init__(self,min_samples_split=2,max_depth=float('inf')):self.min_samples_split=min_samples_splitself.max_depth=max_depthself.root=Nonedeffit(self,X,y):self.root=self._grow_tree(X,y)defpredict(self,X):returnnp.array([self._traverse_tree(x,self.root)forxinX])def_grow_tree(self,X,y,depth=0):num_samples,num_features=X.shapenum_labels=len(set(y))if(depth>=self.max_depthornum_samples<self.min_samples_splitornum_labels==1):leaf_value=self._most_common_label(y)returnNode(value=leaf_value)feature_index,threshold=self._best_criteria(X,y)left_indices,right_indices=self._split(X[:,feature_index],threshold)left=self._grow_tree(X[left_indices,:],y[left_indices],depth+1)right=self._grow_tree(X[right_indices,:],y[right_indices],depth+1)returnNode(feature_index,threshold,left,right)def_best_criteria(self,X,y):best_gain=-1split_index,split_threshold=None,Noneforfeature_indexinrange(X.shape[1]):X_column=X[:,feature_index]thresholds=np.unique(X_column)forthresholdinthresholds:gain=self._information_gain(y,X_column,threshold)ifgain>best_gain:best_gain=gainsplit_index=feature_indexsplit_threshold=thresholdreturnsplit_index,split_thresholddef_information_gain(self,y,X_column,split_threshold):parent_entropy=self._gini(y)left_indices,right_indices=self._split(X_column,split_threshold)iflen(left_indices)==0orlen(right_indices)==0:return0n=len(y)n_l,n_r=len(left_indices),len(right_indices)e_l,e_r=self._gini(y[left_indices]),self._gini(y[right_indices])child_entropy=(n_l/n)e_l+(n_r/n)e_rig=parent_entropy-child_entropyreturnigdef_gini(self,y):proportions=np.unique(y,return_counts=True)[1]/len(y)return1-sum(proportions2)def_split(self,X_column,split_threshold):left_indices=np.argwhere(X_column<=split_threshold).flatten()right_indices=np.argwhere(X_column>split_threshold).flatten()returnleft_indices,right_indicesdef_most_common_label(self,y):(values,counts)=np.unique(y,return_counts=True)returnvalues[np.argmax(counts)]3.KNN代码pythonimportnumpyasnpclassKNN:def__init__(self,k=3):self.k=kdeffit(self,X,y):self.X_train=Xself.y_train=ydefpredict(self,X):y_pred=[self._predict(x)forxinX]returnnp.array(y_pred)def_predict(self,x):distances=[np.linalg.norm(x-x_train)forx_traininself.X_train]k_nearest_indices=distances.argsort()[:self.k]k_nearest_labels=[self.y_train[i]foriink_nearest_indices]most_common=Counter(k_nearest_labels).most_common(1)returnmost_common[0][0]4.逻辑回归代码pythonimportnumpyasnpclassLogisticRegression:def__init__(self,learning_rate=0.01,n_iterations=1000):self.learning_rate=learning_rateself.n_iterations=n_iterationsself.weights=Noneself.bias=Nonedeffit(self,X,y):n_samples,n_features=X.shapeself.weights=np.zeros(n_features)self.bias=0for_inrange(self.n_iterations):y_pred=self._sigmoid(np.dot(X,self.weights)+self.bias)dw=(1/n_samples)np.dot(X.T,(y_pred-y))db=(1/n_samples)np.sum(y_pred-y)self.weights-=self.learning_ratedwself.bias-=self.learning_ratedbdefpredict(self,X):z=np.dot(X,self.weights)+self.biasy_pred=self._sigmoid(z)y_pred=[1ifi>0.5else0foriiny_pred]returnnp.array(y_pred)def_sigmoid(self,x):return1/(1+np.exp(-x))5.CNN代码（PyTorch）pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,padding=0)self.fc1=nn.Linear(641414,128)self.fc2=nn.Linear(128,10)defforward(self,x):x=self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x=self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x=x.view(-1,641414)x=F.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx五、综合题答案与解析1.电商平台用户购买行为数据项目方案数据预处理：清洗数据（去除重复值、异常值）、处理缺失值（均值填充、KNN填充）、特征编码（独热编码、标签编码）、数据标准化。特征工程：创建新特征（如用户购买频率、客单价）、特征组合（如用户购买品类数量）、特征选择（使用Lasso回归进行特征选