2025年大数据工程师算法应用能力认证试题

2025年大数据工程师算法应用能力认证试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2025年大数据工程师算法应用能力认证试题考核对象：大数据工程师行业从业者及相关专业学生题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.决策树算法在处理连续型特征时，默认采用信息增益作为分裂标准。2.在K-Means聚类算法中，初始聚类中心的选择会影响最终聚类结果。3.支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来最大化样本分类的间隔。4.随机森林算法属于集成学习方法，其性能不受基学习器数量影响。5.梯度下降法在优化损失函数时，学习率的选择对收敛速度有决定性作用。6.神经网络的反向传播算法通过链式法则计算梯度。7.在关联规则挖掘中，提升度（Lift）衡量了规则A→B的预测能力。8.Apriori算法在挖掘频繁项集时采用自底向上的生成方式。9.算法的时间复杂度用大O表示，O(1)代表常数时间复杂度。10.朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，适用于高维数据场景。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）1.下列哪种算法不属于监督学习？（）A.决策树B.K-MeansC.线性回归D.朴素贝叶斯2.在逻辑回归中，目标函数通常采用（）进行优化。A.信息熵B.交叉熵C.均方误差D.最大似然估计3.以下哪种度量方式适用于评估聚类算法的紧密度？（）A.轮廓系数B.F1分数C.AUCD.皮尔逊相关系数4.SVM在处理线性不可分问题时，可通过（）扩展。A.核函数B.正则化参数C.特征工程D.增加样本量5.下列哪种算法属于无监督学习？（）A.决策树B.AprioriC.K-MeansD.逻辑回归6.在神经网络中，激活函数的作用是（）。A.压缩特征维度B.增强模型非线性C.降低计算复杂度D.规范输入数据7.关联规则挖掘中，支持度衡量了（）。A.规则的置信度B.项集的频繁程度C.规则的提升度D.数据的稀疏性8.以下哪种算法适用于大规模稀疏数据？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.LDA9.在梯度下降法中，学习率过大可能导致（）。A.收敛速度加快B.梯度爆炸C.模型过拟合D.收敛震荡10.以下哪种度量方式适用于评估分类模型的泛化能力？（）A.准确率B.AUCC.轮廓系数D.相关系数三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.决策树算法的常见分裂标准包括（）。A.信息增益B.基尼系数C.交叉熵D.方差减少2.支持向量机（SVM）的优缺点包括（）。A.对异常值敏感B.可处理非线性问题C.泛化能力强D.计算复杂度高3.以下哪些属于常见的聚类算法？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.Apriori4.神经网络的常见激活函数包括（）。A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax5.关联规则挖掘的评估指标包括（）。A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率6.以下哪些属于集成学习方法？（）A.随机森林B.AdaBoostC.GBDTD.决策树7.梯度下降法的变种包括（）。A.随机梯度下降（SGD）B.小批量梯度下降（MBGD）C.Adam优化器D.Momentum8.朴素贝叶斯分类器的假设包括（）。A.特征条件独立性B.大样本假设C.高维数据假设D.线性边界假设9.以下哪些属于常见的特征工程方法？（）A.标准化B.箱线变换C.降维D.特征交叉10.算法的时间复杂度包括（）。A.O(1)B.O(n)C.O(logn)D.O(n²)四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：电商用户行为分析某电商平台收集了用户购买数据，包含用户ID、商品类别、购买金额、购买时间等字段。现需通过聚类算法对用户进行分群，以实现精准营销。请回答：（1）选择合适的聚类算法并说明理由；（2）如何评估聚类效果？案例2：广告点击率预测某广告平台需要预测用户点击广告的概率，数据包含用户年龄、性别、浏览历史等特征。请回答：（1）选择合适的分类算法并说明理由；（2）如何处理数据不平衡问题？案例3：社交网络推荐系统某社交平台需要根据用户兴趣推荐内容，数据包含用户点赞、评论、分享等行为。请回答：（1）选择合适的推荐算法并说明理由；（2）如何评估推荐效果？五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述决策树算法的优缺点及其适用场景。2.比较并分析梯度下降法及其变种在优化算法中的差异。---标准答案及解析一、判断题1.×（决策树默认使用信息增益，但可改为基尼系数）2.√3.√4.×（随机森林受基学习器数量影响）5.√6.√7.√8.√9.√10.√二、单选题1.B2.B3.A4.A5.C6.B7.B8.D9.B10.B三、多选题1.A,B,D2.A,B,C3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C7.A,B,C8.A,B9.A,B,C10.A,B,C,D四、案例分析案例1（1）选择K-Means算法，理由：适用于大规模数据，计算效率高，能快速分群。（2）评估方法：使用轮廓系数或肘部法则验证聚类效果。案例2（1）选择逻辑回归，理由：适用于二分类问题，可处理线性及非线性关系。（2）处理不平衡：采用过采样、欠采样或调整权重。案例3（1）选择协同过滤算法，理由：基于用户行为数据，能挖掘潜在兴趣。（2）评估方法：使用准确率、召回率或NDCG指标。五、论述题1.决策树算法的优缺点及适用场景优点：-易解释，直观易懂；-可处理混合类型数据；-对异常值不敏感。缺点：-容易过拟合；-对数据分布敏感；-不稳定，微小数据变化可能导致结构改变。适用场景：-分类与回归问题；-可解释性要求高的场景（如金融风控）；-数据特征类型多样时。2.比较梯度下降法及其变种-梯度下降（GD）：计算所有样本