2026年校招：算法工程师题目及答案

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一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法用于分类问题（）

A.K-MeansB.决策树C.主成分分析D.奇异值分解

2.在机器学习中，过拟合是指（）

A.模型在训练集和测试集上表现都差

B.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差

C.模型在训练集上表现差，在测试集上表现好

D.模型在训练集和测试集上表现都好

3.梯度下降的作用是（）

A.计算函数梯度B.寻找函数最大值C.寻找函数最小值D.计算函数导数

4.下列哪种是无监督学习算法（）

A.逻辑回归B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.层次聚类

5.深度学习中常用的激活函数不包括（）

A.SigmoidB.ReLUC.MaxD.Tanh

6.在神经网络中，卷积层的主要作用是（）

A.降维B.特征提取C.数据归一化D.数据分类

7.随机森林是由（）组成。

A.多个决策树B.多个神经网络C.多个支持向量机D.多个线性回归

8.下列哪种算法可用于异常检测（）

A.KNNB.PCAC.以上都是D.都不是

9.在强化学习中，智能体的目标是（）

A.最大化奖励B.最小化奖励C.最大化惩罚D.最小化动作

10.以下哪个不是算法复杂度的表示方法（）

A.O(n)B.Θ(n)C.Ω(n)D.π(n)

二、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.Keras

2.优化算法有（）

A.AdaGradB.RMSPropC.AdamD.SGD

3.特征工程的方法有（）

A.特征选择B.特征提取C.特征构建D.特征缩放

4.神经网络的层类型有（）

A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层

5.以下可用于评估分类模型的指标有（）

A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差

6.聚类分析的方法包括（）

A.DBSCANB.高斯混合模型C.谱聚类D.均值漂移

7.算法的性能指标包括（）

A.时间复杂度B.空间复杂度C.准确率D.召回率

8.在数据处理中，常用的数据清洗方法有（）

A.去除重复值B.处理缺失值C.处理异常值D.数据归一化

9.以下哪些是深度学习的应用场景（）

A.图像识别B.语音识别C.自然语言处理D.推荐系统

10.以下关于决策树的说法正确的有（）

A.可处理数值型和类别型数据B.不需要进行数据预处理

C.容易过拟合D.可用于分类和回归任务

三、判断题（每题2分，共10题）

1.线性回归只能用于连续值的预测（）

2.神经网络训练时，学习率设置越高越好（）

3.所有监督学习算法都需要有标签的数据（）

4.主成分分析是一种有监督的降维方法（）

5.K-Means聚类算法需要预先指定聚类的个数（）

6.卷积神经网络中的池化层会减少模型参数（）

7.强化学习中智能体与环境的交互是单向的（）

8.优化算法的目的是使损失函数最小化（）

9.逻辑回归是一种线性分类算法（）

10.算法的时间复杂度和空间复杂度一定成正比（）

四、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，对训练数据特征学习过细；欠拟合是模型在训练集和测试集表现都差，未学习到数据规律。

2.什么是K近邻算法（KNN）？

KNN是一种基本分类与回归算法。给定训练数据集，对新输入样本，基于某种距离度量找出最近的K个训练样本，根据K个样本多数类决定新样本类别（分类）或取均值作为预测值（回归）。

3.简述梯度下降的原理。

梯度下降是迭代优化算法，通过不断沿着函数梯度的反方向更新参数，逐步减小函数值，以找到函数的局部或全局最小值，每次更新幅度由学习率决定。

4.简述卷积神经网络（CNN）的主要结构。

CNN主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。卷积层提取特征，池化层降维，全连接层整合特征，最终输出预测结果。

五、论述题（每题5分，共4题）

1.论述如何解决过拟合问题。

可通过增加数据量，让模型学习更多样本特征；采用正则化方法，如L1、L2正则化约束参数；使用Dropout随机丢弃部分神经元；还可简化模型结构，减少模型复杂度。

2.论述深度学习与传统机器学习的区别。

深度学习自动从大量数据中学习特征，依赖深度神经网络，需大量数据和计算资源；传统机器学习需手动提取特征，模型结构相对简单，对数据量和计算资源要求低，适用于小数据场景。

3.论述强化学习在自动驾驶中的应用。

在自动驾驶中，智能体是车辆，环境是道路等。车辆通过传感器感知环境，采取驾驶动作（加速、转向等），根据动作获得奖励（如安全行驶奖励、违规惩罚），不断学习优化策略，以实现安全高效驾驶。

4.论述特征工程的重要性。

特征工程能提升模型性能，高质量特征可使模型更易学习数据规律。它可处理原始数据中的噪声、缺失值等问题，还能通过特征选择和提取降低维度，减少计算量，提高模型训练和预测效率。

答案

#单项选择题答案

1.B2.B3.C4.D5.C6.B7.A8.C9.A10.D

#多项选择题答案

1.ABD2.ABCD3.A