2026年校招：机器学习工程师真题及答案

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单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪个算法不属于决策树算法（）

A.ID3B.C4.5C.SVMD.CART

2.逻辑回归是（）

A.分类算法B.回归算法C.聚类算法D.降维算法

3.以下哪个是无监督学习方法（）

A.线性回归B.K均值聚类C.决策树D.神经网络

4.随机森林是由多个（）组成

A.决策树B.线性回归C.支持向量机D.神经网络

5.在深度学习中，ReLU激活函数的表达式是（）

A.f(x)=1/(1+exp(-x))B.f(x)=max(0,x)C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x

6.以下哪个不是常用的模型评估指标（）

A.准确率B.召回率C.学习率D.F1值

7.K近邻算法主要用于（）

A.分类和回归B.聚类C.降维D.特征提取

8.梯度下降算法的目的是（）

A.增大损失函数值B.减小损失函数值C.计算梯度D.随机初始化参数

9.以下哪个是深度学习框架（）

A.NumpyB.PandasC.TensorFlowD.Scikit-learn

10.主成分分析（PCA）的主要作用是（）

A.分类B.聚类C.降维D.回归

多项选择题（每题2分，共20分）

1.下面属于机器学习任务类型的有（）

A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.半监督学习

2.以下属于支持向量机核函数的是（）

A.线性核B.多项式核C.高斯核D.Sigmoid核

3.深度学习中的优化算法有（）

A.随机梯度下降B.AdaGradC.RMSPropD.Adam

4.常用的聚类算法有（）

A.K均值聚类B.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类

5.以下哪些是数据预处理的步骤（）

A.数据清洗B.特征选择C.数据归一化D.数据编码

6.神经网络的层类型有（）

A.输入层B.隐藏层C.输出层D.卷积层

7.评估分类模型的指标包括（）

A.精确率B.召回率C.特异性D.均方误差

8.关于集成学习，以下说法正确的是（）

A.可以提高模型性能B.包含Bagging和Boosting等方法C.多个弱学习器组合成强学习器D.只能用于分类任务

9.随机森林较决策树的优点有（）

A.抗过拟合能力强B.可并行计算C.解释性更好D.训练速度快

10.降维算法有（）

A.PCAB.LDAC.t-SNED.ICA

判断题（每题2分，共20分）

1.机器学习只能处理结构化数据。（）

2.逻辑回归可以用于多分类问题。（）

3.K均值聚类的K值需要事先指定。（）

4.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

5.梯度下降算法一定会收敛到全局最优解。（）

6.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）

7.随机森林中的决策树是相互独立的。（）

8.数据预处理对模型性能没有影响。（）

9.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）

10.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）

简答题（每题5分，共20分）

1.简述过拟合和欠拟合的概念及解决方法。

过拟合是模型对训练数据过度学习，在测试集表现差。可通过增加数据、正则化、早停等解决。欠拟合是模型对数据学习不充分，可增加模型复杂度、特征数量来改善。

2.简述K近邻算法的基本原理。

K近邻算法基于“近朱者赤”思想，给定测试样本，在训练集中找到与它最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行投票或平均，确定测试样本的类别或值。

3.简述支持向量机的核心思想。

支持向量机核心是找到一个最优超平面，使不同类别的样本间隔最大。对于线性不可分数据，通过核函数将其映射到高维空间，使其线性可分。

4.简述梯度下降算法的原理。

梯度下降算法通过迭代更新模型参数，沿着损失函数的负梯度方向更新参数，每次更新一小步，逐步减小损失函数值，最终找到最优参数。

论述题（每题5分，共20分）

1.论述深度学习与传统机器学习的区别与联系。

区别：深度学习模型结构复杂，可自动提取特征，需大量数据和计算资源；传统机器学习依赖手动特征工程，模型相对简单。联系：都属于机器学习范畴，目的都是从数据中学习模式，传统方法可为深度学习提供基础。

2.论述集成学习的原理及常见方法。

集成学习原理是将多个弱学习器组合成强学习器，降低方差或偏差，提高性能。常见方法有Bagging，如随机森林，各学习器独立训练；Boosting，如AdaBoost、XGBoost，学习器依次训练，后一个纠正前一个的错误。

3.论述模型评估指标的选择依据。

要根据任务类型选指标。分类任务中，若关注正样本识别，用召回率；若需平衡精确率和召回率，用F1值。回归任务常用均方误差等。还要考虑数据分布，如类别不平衡时，准确率可能有误导。

4.论述数据预处理的重要性及常见方法。

数据预处理很重要，可提高数据质量和模型性能。常见方法有数据清洗，去除噪声和缺失值；特征选择，减少无关特征；数据归一化，使特征具有相同尺度；数据编码，将分类特征转为数值。

答案

#单项选择题

1.C2.A3.B4.A5.B6.C7.A8.B9.C10.C

#多项选择题

1.ABC