2026春招：机器学习工程师笔试题及答案

2026春招：机器学习工程师笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于监督学习？A.决策树B.K-近邻C.主成分分析D.逻辑回归2.随机森林是由多个（）组成。A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.K均值聚类3.在梯度下降法中，学习率设置过大会导致（）。A.收敛速度慢B.无法收敛C.陷入局部最优D.模型复杂度降低4.以下哪个不是衡量分类模型性能的指标？A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1-分数5.以下哪种数据预处理方法可以将数据缩放到[0,1]区间？A.标准化B.归一化C.正则化D.白化6.朴素贝叶斯算法的“朴素”体现在（）。A.模型简单B.假设特征之间相互独立C.只考虑线性关系D.训练速度快7.过拟合是指模型（）。A.在训练集上表现差，在测试集上表现好B.在训练集和测试集上表现都差C.在训练集上表现好，在测试集上表现差D.在训练集和测试集上表现都好8.以下哪个是无监督学习算法？A.线性回归B.聚类分析C.感知机D.支持向量机9.在神经网络中，激活函数的作用是（）。A.增加模型复杂度B.引入非线性因素C.提高训练速度D.减少过拟合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.以下属于机器学习任务类型的有（）。A.分类B.回归C.聚类D.降维2.常用的特征选择方法有（）。A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.主成分分析法3.以下哪些是提高模型泛化能力的方法（）。A.增加训练数据B.正则化C.早停D.减少模型复杂度4.关于支持向量机，以下说法正确的是（）。A.可以处理线性可分问题B.可以处理线性不可分问题C.核函数可以将低维数据映射到高维空间D.只能用于分类任务5.决策树的常用划分准则有（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.均方误差6.以下属于深度学习中优化算法的有（）。A.随机梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam7.以下哪些是衡量回归模型性能的指标（）。A.均方误差B.平均绝对误差C.决定系数D.准确率8.以下关于K均值聚类算法的说法正确的是（）。A.属于无监督学习B.需要预先指定聚类的个数KC.对初始聚类中心的选择敏感D.只能处理数值型数据9.神经网络的层类型有（）。A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层10.数据预处理的步骤包括（）。A.数据清洗B.特征编码C.数据缩放D.特征选择判断题（每题2分，共10题）1.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）2.逻辑回归只能用于二分类问题。（）3.主成分分析可以用于数据降维。（）4.过拟合时，模型在训练集和测试集上的误差都很小。（）5.支持向量机在处理线性不可分问题时不需要核函数。（）6.随机森林的决策树之间是相互独立的。（）7.聚类分析是一种监督学习方法。（）8.深度学习中的激活函数一定是线性函数。（）9.正则化可以减少模型的过拟合。（）10.梯度下降法一定能找到全局最优解。（）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，原因是模型复杂。可增加数据、正则化、早停解决。欠拟合指训练和测试集表现都差，因模型简单，可增加特征、换复杂模型解决。2.请说明随机森林和决策树的关系。随机森林由多个决策树组成。决策树是单个模型，易过拟合。随机森林通过集成多个决策树，降低方差，提高泛化能力和稳定性，减少过拟合风险。3.简述支持向量机的基本原理。支持向量机旨在找到最优超平面分隔不同类别数据。对于线性可分数据，找最大间隔超平面；线性不可分，用核函数将数据映射到高维空间，使数据线性可分，再找超平面分类。4.简述K均值聚类算法的步骤。先随机初始化K个聚类中心，然后将每个样本分配到最近的聚类中心，接着重新计算各聚类的中心，重复分配和更新中心步骤，直到中心不再变化或达到最大迭代次数。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。要考虑数据特点，如规模、类型、分布。若数据线性可分，可选线性模型；数据复杂且量大，深度学习可能合适。还要考虑任务类型，分类选分类算法，回归选回归算法。同时结合计算资源和时间成本。2.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、缺失值，保证模型输入的可靠性。能统一数据尺度，加快模型收敛速度。还可通过特征选择和编码，减少冗余信息，提升模型性能和泛化能力。3.讨论深度学习与传统机器学习的区别。深度学习靠多层神经网络自动学习特征，需大量数据和计算资源，适用于复杂任务。传统机器学习需手动提取特征，对数据量和计算要求低，在小数据和简单任务上更高效。4.讨论模型评估指标的选择依据。依据任务类型选指标，分类任务用准确率、召回率等；回归任务用均方误差等。还需考虑业务需求，如对正例敏感用召回率；对整体性能关注用F1-分数。同时结合数据分布，避免指标有偏差。答案单项选择题1.C2.A3.B4.C5.B6.B7.C8.B9.B1