2026年校招：机器学习工程师面试题及答案

2026年校招：机器学习工程师面试题及答案本文档通过对本行业近年考试真题系统梳理，精选汇总高频出现的核心笔试题、面试题，附详细解析与标准答案，覆盖笔试面试全考点重难点，助您高效刷题、精准提分，顺利通过考核，收到心仪offer。

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-Means

C.逻辑回归

D.支持向量机

2.随机森林是由多个()组成的。

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.KNN

3.以下哪种方法用于处理数据缺失值()

A.归一化

B.插值法

C.主成分分析

D.核技巧

4.在梯度下降中，学习率设置过大会导致()

A.收敛速度慢

B.无法收敛

C.陷入局部最优

D.模型过拟合

5.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.准确率

D.方差

6.逻辑回归中使用的损失函数是()

A.均方误差

B.交叉熵损失

C.Huber损失

D.绝对误差

7.以下哪种模型适合处理时间序列数据()

A.线性回归

B.朴素贝叶斯

C.LSTM

D.随机森林

8.主成分分析（PCA）的主要目的是()

A.数据降维

B.数据分类

C.数据聚类

D.数据预测

9.以下哪种方法可以防止模型过拟合()

A.增加训练数据

B.增加模型复杂度

C.减少正则化参数

D.减少特征数量

10.KNN算法中的K指的是()

A.类别数

B.最近邻的样本数

C.迭代次数

D.特征数

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的聚类算法有()

A.K-Means

B.DBSCAN

C.层次聚类

D.高斯混合模型

2.神经网络的激活函数有()

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.Softmax

3.以下属于集成学习的方法有()

A.随机森林

B.AdaBoost

C.XGBoost

D.梯度提升树

4.数据预处理的步骤包括()

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据变换

D.划分训练集和测试集

5.常用的回归模型评估指标有()

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.决定系数

D.准确率

6.深度学习框架有()

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Keras

D.Scikit-learn

7.以下哪些是过拟合的表现()

A.训练集准确率高，测试集准确率低

B.模型复杂度高

C.训练集误差小，测试集误差大

D.模型泛化能力强

8.特征工程的方法包括()

A.独热编码

B.标准化

C.特征组合

D.特征选择

9.支持向量机的核函数有()

A.线性核

B.多项式核

C.高斯核

D.拉普拉斯核

10.以下哪些是无监督学习的任务()

A.聚类

B.降维

C.异常检测

D.分类

判断题（每题2分，共10题）

1.监督学习需要有标签的数据进行训练。()

2.K-Means算法是一种有监督的分类算法。()

3.过拟合的模型在训练集和测试集上的表现都很好。()

4.逻辑回归只能用于二分类问题。()

5.主成分分析可以保留数据的所有信息。()

6.随机森林中的树是相互独立的。()

7.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。()

8.数据归一化可以加快模型的训练速度。()

9.交叉验证可以提高模型的泛化能力。()

10.梯度下降一定能找到全局最优解。()

简答题（每题5分，共4题）

1.简述过拟合和欠拟合的区别。

过拟合是模型对训练数据拟合过好，记住了噪声，在测试集表现差。欠拟合是模型过于简单，对训练集都拟合不好，在训练集和测试集表现都不佳。

2.简述随机森林的原理。

随机森林是集成学习算法，由多个决策树组成。训练时，对数据集有放回抽样生成不同子集，在子集上构建决策树，预测时综合多棵树结果，提高准确性和稳定性。

3.简述数据预处理的重要性。

数据可能存在缺失、噪声等，预处理可清洗数据，提高质量；能对数据标准化、归一化，使模型收敛更快；通过特征选择降低维度，减少计算量，提升模型性能。

4.简述K近邻算法（KNN）的工作原理。

对于新样本，KNN计算其与训练集中各样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票，多数类别的类别即为新样本的预测类别。

论述题（每题5分，共4题）

1.论述如何评估一个机器学习模型的性能。

可从多方面评估。分类模型用准确率、精确率、召回率、F1值等；回归模型用均方误差、平均绝对误差、决定系数等。还可通过交叉验证评估泛化能力，绘制ROC曲线、混淆矩阵辅助分析，结合实际业务需求综合考量。

2.论述深度学习和传统机器学习的区别与联系。

区别：深度学习模型结构复杂，需大量数据和计算资源，自动提取特征；传统机器学习模型简单，数据需求少，依赖人工特征工程。联系：都是机器学习方法，目的都是从数据中学习模式，传统方法可作为深度学习基础。

3.论述特征工程在机器学习中的作用。

特征工程能提高数据质量，清洗和处理缺失值、异常值。可通过特征选择和降维减少数据维度，降低计算复杂度。还能通过特征组合和变换创造更有区分度的特征，提升模型性能和泛化能力。

4.论述如何解决模型过拟合问题。

可增加训练数据，让模型学习更多模式。降低模型复杂度，如减少神经网络层数。使用正则化方法，约束模型参数。还可采用交叉验证，合理划分数据集，避免模型对特定数据过拟合。

答案

#单项选择题

1.B

2.A

3.B

4.B

5.C

6.B

7.C

8.A

9.A

10.B

#多项选择题

1.AB