2026机器学习工程师招聘真题及答案

2026机器学习工程师招聘真题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于无监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.主成分分析D.高斯混合模型2.梯度下降法中，学习率设置过大可能导致？A.收敛速度变慢B.无法收敛C.陷入局部最优D.对结果无影响3.以下哪个是衡量分类模型性能的指标？A.均方误差B.决定系数C.F1分数D.平均绝对误差4.神经网络中，激活函数的作用是？A.增大神经元输入B.引入非线性C.加快学习速度D.减少参数数量5.随机森林是由多个什么组成的？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.K近邻6.以下哪个库常用于机器学习数据处理？A.MatplotlibB.PandasC.TensorFlowD.Pytorch7.过拟合现象是指模型？A.在训练集和测试集上都表现不佳B.在训练集上表现好，测试集上表现差C.在训练集上表现差，测试集上表现好D.在训练集和测试集上都表现很好8.逻辑回归用于？A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题9.朴素贝叶斯算法是基于什么原理的？A.最大似然估计B.贝叶斯定理C.梯度下降D.卷积运算10.以下哪种数据预处理方法能缩小数据的取值范围？A.归一化B.独热编码C.标签编码D.缺失值填充多项选择题（每题2分，共10题）1.监督学习的任务包括（）A.回归B.聚类C.分类D.降维2.以下属于深度学习框架的有（）A.Scikit-learnB.TensorFlowC.KerasD.PyTorch3.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.预测填充4.评估回归模型的指标有（）A.均方误差B.平均绝对误差C.准确率D.决定系数5.以下哪些算法可以用于特征选择（）A.相关系数法B.随机森林法C.主成分分析法D.岭回归法6.神经网络中常见的激活函数有（）A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax7.支持向量机可以用于（）A.分类问题B.回归问题C.聚类问题D.降维问题8.集成学习的方法有（）A.BaggingB.BoostingC.StackingD.聚类9.深度学习中常用的优化算法有（）A.随机梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam10.以下关于K-均值聚类的说法正确的是（）A.K值需要预先指定B.属于有监督学习C.最终结果可能依赖于初始中心点选择D.可以处理任意形状的聚类判断题（每题2分，共10题）1.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）2.交叉验证可以有效减少过拟合现象。（）3.主成分分析能将高维数据降为低维，且保留大部分信息。（）4.所有的机器学习算法都需要对数据进行归一化处理。（）5.随机森林中的决策树是相互独立的。（）6.逻辑回归的输出是概率值。（）7.深度学习模型不需要进行特征工程。（）8.支持向量机的核函数可以将低维数据映射到高维空间。（）9.K近邻算法的K值越大，模型越复杂。（）10.梯度下降法是一种寻找函数最小值的迭代算法。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述过拟合和欠拟合的区别。过拟合是模型在训练集表现好、测试集差，对训练数据细节过度学习；欠拟合则是模型在训练集和测试集表现都不佳，未学习到数据规律。2.什么是数据归一化，有什么作用？数据归一化是将数据按比例缩放至特定范围。作用是消除量纲影响，加快模型收敛速度，避免数值不稳定问题。3.简述决策树的工作原理。决策树根据特征对数据进行划分，从根节点开始，依据特征取值选择分支，直到叶子节点得到分类或回归结果，通过信息增益等选择最优划分特征。4.简述主成分分析（PCA）的主要步骤。先对数据进行中心化处理，接着计算协方差矩阵，再求其特征值和特征向量，根据特征值排序选取主成分，最后将数据投影到主成分上。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论如何选择合适的机器学习算法。需考虑数据特点，如数据规模、特征类型；任务类型，是分类、回归等；模型复杂度与可解释性的平衡，如简单问题可选决策树，复杂问题可用深度学习。同时，可通过实验对比不同算法性能。2.谈谈深度学习在图像识别领域的优势和挑战。优势在于自动提取特征，处理复杂图像能力强，精度高。挑战是需要大量数据和计算资源，可解释性差，模型训练调优困难。3.讨论集成学习为何能提升模型性能。集成学习通过组合多个弱模型，能减少模型方差和偏差。Bagging可降低方差，Boosting能减少偏差，Stacking综合多种模型优势，多模型互补可提升泛化能力和稳定性。4.说说数据预处理在机器学习中的重要性。数据预处理能提高数据质量，处理缺失值、异常值，使数据更完整可靠。进行归一化、编码等可让数据更适合模型，能加快训练速度，提高模型准确性和泛化能力，避免因数据问题导致的错误。答案单项选择题1.B；2.B；3.C；4.B；5.A；6.B；7.B；8.B；9.B；10.A多项选择题1.AC；2