2026春招：机器学习工程师面试题及答案

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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.DBSCANC.SVMD.PCA2.梯度下降法的目的是？A.最大化损失函数B.最小化损失函数C.最大化准确率D.最小化准确率3.哪种方法可用于特征选择？A.归一化B.主成分分析C.独热编码D.过拟合4.决策树算法中，常用的划分准则是？A.曼哈顿距离B.欧氏距离C.信息增益D.余弦相似度5.逻辑回归是一种？A.分类算法B.聚类算法C.降维算法D.回归算法6.随机森林属于哪种机器学习类型？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习7.以下哪个用于评估回归模型？A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值8.无监督学习不包括？A.层次聚类B.朴素贝叶斯C.谱聚类D.SOM网络9.支持向量机中的核函数作用是？A.数据归一化B.数据可视化C.处理线性不可分问题D.减少特征数量10.深度学习中常用的激活函数不包括？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.L1范数多项选择题（每题2分，共20分）1.以下属于集成学习方法的有？A.决策树B.AdaBoostC.GBDTD.XGBoost2.处理数据缺失值的方法有？A.删除缺失值所在行B.用均值填充C.用中位数填充D.用随机数填充3.以下关于神经网络的说法正确的是？A.神经元越多越好B.可以处理非线性问题C.能自动提取特征D.训练过程可能会过拟合4.可以用于密度估计的方法有？A.KNNB.高斯混合模型C.霍夫曼编码D.核密度估计5.特征工程包括以下哪些操作？A.特征缩放B.特征组合C.特征选择D.特征提取6.以下算法可用于异常检测的有？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.PCAD.DBSCAN(发现离群点)7.监督学习中常用的性能评估指标有？A.准确率B.精度C.召回率D.ROC曲线8.以下关于过拟合说法正确的是？A.训练集准确率高，测试集准确率低B.模型复杂度低导致C.可通过正则化解决D.增加训练数据可缓解9.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras10.聚类算法的评估指标有？A.轮廓系数B.互信息C.惯性指标D.调整兰德指数判断题（每题2分，共20分）1.所有机器学习算法都需要进行特征缩放。（）2.交叉验证可以降低过拟合的风险。（）3.正则化是用来解决欠拟合问题的。（）4.逻辑回归只能处理二分类问题。（）5.随机森林是由多个决策树组成。（）6.无监督学习不需要标签数据。（）7.支持向量机只能处理线性可分问题。（）8.深度学习中的卷积层主要用于特征提取。（）9.聚类算法的结果是唯一的。（）10.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述过拟合和欠拟合的区别。答：过拟合是模型对训练数据拟合过度，记住了噪声和细节，在训练集表现好但测试集差；欠拟合是模型太简单，未能捕捉数据特征，训练集和测试集表现都不佳。2.什么是特征缩放，有什么作用？答：特征缩放是对特征值进行变换，使其在相似范围。作用是加快梯度下降收敛速度，避免某些特征因数值大主导模型，提升模型性能和稳定性。3.简述随机森林的优势。答：随机森林由多个决策树组成，有较高准确率，能处理高维数据，不易过拟合，可给出特征重要性，对缺失值有较强鲁棒性，还能并行训练。4.解释K近邻算法的原理。答：K近邻算法基于“近朱者赤”思想。给定测试样本，在训练集中找K个最近邻样本，根据这些邻居类别进行投票或平均等操作，确定测试样本类别或值。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论如何选择合适的机器学习算法？答：要考虑数据特性，如数据规模、特征数量、有无标签。若为分类且数据线性可分，可考虑逻辑回归；数据复杂可用SVM等。还要考虑业务需求和模型可解释性，如医疗领域倾向简单模型。2.谈谈数据预处理在机器学习中的重要性。答：数据预处理能提高数据质量，去除噪声和缺失值，使数据更规整。可提升模型性能，如特征缩放加快收敛。还能避免异常数据影响模型训练，增强模型的泛化能力和稳定性。3.如何评估一个分类模型的好坏？答：可从多方面评估。用准确率看整体预测正确比例；精度关注预测正类中实际正类的比例；召回率衡量实际正类被正确预测的比例；还可看ROC曲线和AUC值，综合评估模型性能。4.讨论深度学习与传统机器学习的差异。答：深度学习自动提取深层特征，通过神经网络学习复杂模式，需大量数据和计算资源；传统机器学习依赖人工特征工程，模型相对简单，解释性强，对数据量需求低，适用于小规模数据。答案汇总单项选择题答案1.C2.B3.B4.C5.A6.A7.C8.B9.C10.D多项选择题答