2026春招：算法工程师题库及答案

2026春招：算法工程师题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法常用于图像分类？A.K-近邻算法B.决策树算法C.卷积神经网络D.支持向量机2.梯度下降算法的作用是？A.计算梯度B.寻找函数最大值C.寻找函数最小值D.计算偏导数3.以下哪个不是聚类算法？A.DBSCANB.K-meansC.AdaBoostD.AgglomerativeClustering4.朴素贝叶斯算法的假设是？A.特征之间相互独立B.特征之间高度相关C.样本服从正态分布D.样本服从均匀分布5.以下哪种数据结构适合用于实现优先队列？A.栈B.队列C.堆D.链表6.随机森林是由多个什么组成的？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归模型7.在深度学习中，ReLU激活函数的表达式是？A.f(x)=1/(1+e^(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x8.以下哪种算法用于降维？A.PCAB.SVMC.KNND.AdaBoost9.动态规划的基本思想是？A.分治法B.贪心算法C.记忆化搜索D.回溯法10.以下哪种优化算法常用于深度学习？A.牛顿法B.随机梯度下降法C.模拟退火算法D.遗传算法多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.以下哪些算法属于监督学习？A.线性回归B.决策树C.K-means聚类D.支持向量机3.以下关于过拟合的描述正确的有？A.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差B.可以通过增加训练数据来缓解C.可以通过正则化方法来缓解D.是因为模型复杂度太低导致的4.以下哪些是常见的损失函数？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.Huber损失D.绝对值损失5.以下哪些算法可以用于异常检测？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.DBSCAND.K-means6.以下关于神经网络的描述正确的有？A.可以通过增加隐藏层数量来提高模型复杂度B.激活函数可以引入非线性C.神经网络一定能收敛到全局最优解D.可以使用反向传播算法进行参数更新7.以下哪些是数据预处理的步骤？A.数据清洗B.特征选择C.数据标准化D.数据可视化8.以下哪些算法可以用于推荐系统？A.协同过滤B.矩阵分解C.逻辑回归D.决策树9.以下关于梯度的描述正确的有？A.梯度是函数变化率最快的方向B.梯度的反方向是函数下降最快的方向C.梯度为零的点一定是函数的最小值点D.梯度可以用于优化算法10.以下哪些是深度学习中的优化器？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD判断题（每题2分，共10题）1.线性回归只能处理线性关系的数据。（）2.所有的聚类算法都需要指定聚类的数量。（）3.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）4.过拟合是指模型在测试集上的表现优于训练集。（）5.梯度下降算法一定能收敛到全局最优解。（）6.决策树是一种基于规则的分类和回归算法。（）7.支持向量机只能处理二分类问题。（）8.PCA是一种无监督的降维算法。（）9.神经网络中的激活函数都是非线性的。（）10.随机森林中的决策树是相互独立的。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述K-means算法的基本步骤。答：先随机初始化K个聚类中心，然后将数据点分配到距离最近的聚类中心，接着更新聚类中心为所属数据点的均值，重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。2.什么是过拟合和欠拟合，如何避免？答：过拟合是模型对训练数据拟合过好，对新数据泛化差；欠拟合是模型对训练数据拟合不足。避免过拟合可增加数据、正则化等；避免欠拟合可增加模型复杂度、增加特征。3.简述梯度下降算法的原理。答：梯度下降通过不断迭代更新参数，沿着函数梯度的反方向移动，每次移动步长由学习率决定，逐步逼近函数的最小值点，从而找到最优参数。4.什么是卷积神经网络中的卷积层，有什么作用？答：卷积层是卷积神经网络核心层，通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作。作用是提取数据局部特征，减少参数数量，增强模型对平移、缩放等的不变性。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论深度学习和传统机器学习的优缺点。答：深度学习优点是能自动提取复杂特征，在图像、语音领域效果好；缺点是需要大量数据和计算资源。传统机器学习优点是对数据量要求低，可解释性强；缺点是特征工程依赖人工，处理复杂问题能力有限。2.如何评估一个算法模型的性能？答：对于分类问题，可用准确率、精确率、召回率、F1值等。对于回归问题，用均方误差、平均绝对误差等。还可通过交叉验证、绘制ROC曲线等综合评估，同时考虑模型复杂度和训练时间。3.讨论在实际项目中如何选择合适的算法。答：要考虑数据特点，如数据量、特征类型等。若数据量小，传统机器学习可能合适；数据量大、复杂则可考虑深度学习。还要结合任务类型，分类或回归选对应算法，同时考虑时间和资源成本。4.说说数据预处理在算法建模中的重要性。答：数据预处理可提高数据质量，去除噪声、缺失值，避免影响模型性能。可对数据进行标准化等，使特征有可比的尺度。合理的特征选择和转换能突出有用信息，减少冗余特征，提升模型效率和精度。答案单项选择题答案1.C2.C3.C4.A5.C6.A7.B8