2026春招：机器学习工程师题库及答案

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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.随机森林是基于以下哪种方法构建的？A.集成学习B.强化学习C.无监督学习D.半监督学习3.在神经网络中，激活函数的作用是？A.加快训练速度B.引入非线性C.减少过拟合D.提高准确率4.下列哪个指标用于衡量分类模型的性能？A.均方误差B.决定系数C.召回率D.平均绝对误差5.支持向量机的核心思想是？A.最大化分类间隔B.最小化损失函数C.寻找最优聚类中心D.拟合数据分布6.以下哪种方法可用于处理数据中的缺失值？A.归一化B.标准化C.插值法D.降维7.梯度下降法中，学习率的作用是？A.控制模型复杂度B.控制参数更新的步长C.提高模型泛化能力D.加快收敛速度8.K均值聚类算法的目标是？A.最小化类内方差B.最大化类间方差C.最小化分类误差D.最大化分类间隔9.以下哪种算法常用于异常检测？A.线性回归B.朴素贝叶斯C.孤立森林D.随机梯度下降10.深度学习中，卷积层的主要作用是？A.特征提取B.数据降维C.数据归一化D.模型正则化多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于集成学习方法的有？A.AdaBoostB.XGBoostC.LightGBMD.梯度提升树2.可以用于评估回归模型性能的指标有？A.均方误差B.平均绝对误差C.决定系数D.准确率3.处理数据不平衡问题的方法有？A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.增加特征数量4.神经网络中的优化算法有？A.随机梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp5.以下哪些是无监督学习算法？A.主成分分析B.层次聚类C.高斯混合模型D.支持向量机6.模型过拟合的解决方法有？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7.特征工程包括以下哪些步骤？A.特征提取B.特征选择C.特征变换D.特征编码8.深度学习中的正则化方法有？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.批量归一化9.以下关于决策树的说法正确的有？A.可以处理分类问题B.可以处理回归问题C.对缺失值不敏感D.容易过拟合10.强化学习中的要素有？A.智能体B.环境C.奖励D.策略判断题（每题2分，共10题）1.逻辑回归只能用于二分类问题。（）2.主成分分析是一种有监督学习方法。（）3.过拟合时模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）4.梯度下降法一定能找到全局最优解。（）5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）6.K均值聚类算法的结果与初始聚类中心的选择无关。（）7.深度学习模型的层数越多，性能一定越好。（）8.数据归一化可以加快模型的训练速度。（）9.集成学习一定能提高模型的性能。（）10.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。（）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？过拟合是模型对训练数据拟合过度，对新数据预测差；欠拟合是模型对训练数据拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化、减少复杂度等；解决欠拟合可增加特征、换复杂模型。2.简述梯度下降法的基本原理。梯度下降法是一种优化算法，通过迭代更新模型参数。沿着目标函数负梯度方向更新参数，使目标函数值不断减小，逐步找到局部或全局最优解，学习率控制每次更新步长。3.简述K近邻算法的基本思想。K近邻算法基于“近朱者赤”思想。给定测试样本，在训练集中找到与其距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票或平均，确定测试样本的类别或值。4.简述主成分分析（PCA）的作用。PCA是无监督降维方法。作用是通过线性变换将高维数据转换到低维空间，保留数据主要信息，去除噪声和冗余，减少数据维度，加快计算速度，还可用于数据可视化。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论集成学习在机器学习中的优势和挑战。优势：集成多个弱模型提升性能、增加稳定性、减少过拟合。挑战：计算资源需求大、训练时间长、模型可解释性差，且集成方式和参数选择需经验和调优。2.讨论深度学习中不同激活函数的优缺点。Sigmoid可将输出映射到(0,1)，但有梯度消失问题；Tanh映射到(-1,1)，比Sigmoid收敛快，也有梯度消失；ReLU计算快，缓解梯度消失，但有神经元死亡问题。3.讨论如何选择合适的机器学习算法解决实际问题。考虑问题类型，如分类选逻辑回归等，回归选线性回归等。还看数据规模，大数据用深度学习；数据小用传统算法。同时结合数据特征、模型复杂度和可解释性要求。4.讨论数据预处理在机器学习中的重要性。数据预处理可提升数据质量。处理缺失值和异常值保证数据完整性；归一化、标准化使数据尺度一致，加快训练；特征工程提取有效特征，增强模型性能，是模型成功的基础。答案单项选择题答案1.C2.A3.B4.C5.A6.C7.B8.A9.C10.A多项选择题答