2026年校招：机器学习工程师题目及答案

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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.随机森林是基于什么算法构建的（）

A.决策树

B.神经网络

C.K近邻

D.朴素贝叶斯

3.梯度下降法的作用是（）

A.计算损失函数

B.优化模型参数

C.数据预处理

D.特征提取

4.以下哪个是衡量分类模型性能的指标（）

A.均方误差

B.准确率

C.召回率

D.B和C

5.线性回归模型的目标是（）

A.最小化预测值与真实值的误差平方和

B.最大化预测值与真实值的误差平方和

C.最小化预测值与真实值的差值

D.最大化预测值与真实值的差值

6.以下哪种数据处理方法不属于特征工程（）

A.归一化

B.主成分分析

C.数据清洗

D.模型评估

7.支持向量机中的核函数作用是（）

A.增加模型复杂度

B.将低维数据映射到高维空间

C.减少数据噪声

D.提高模型训练速度

8.以下哪个不是深度学习框架（）

A.TensorFlow

B.Scikit-learn

C.PyTorch

D.Keras

9.K近邻算法中，K值的选择会影响（）

A.模型的复杂度

B.数据的分布

C.特征的数量

D.模型的训练时间

10.以下哪个是无监督学习的任务（）

A.图像分类

B.异常检测

C.情感分析

D.垃圾邮件识别

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于机器学习算法的有（）

A.决策树

B.神经网络

C.遗传算法

D.蚁群算法

2.特征选择的方法有（）

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.聚类法

3.以下哪些是深度学习的应用领域（）

A.自然语言处理

B.计算机视觉

C.语音识别

D.推荐系统

4.评估回归模型的指标有（）

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.R方值

D.准确率

5.以下关于交叉验证的说法正确的有（）

A.可以减少过拟合

B.可以评估模型的泛化能力

C.常用的有K折交叉验证

D.可以提高模型的训练速度

6.以下属于集成学习方法的有（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.梯度提升树

D.支持向量机

7.神经网络中常用的激活函数有（）

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.Softmax

8.数据预处理的步骤包括（）

A.数据清洗

B.特征编码

C.数据归一化

D.特征提取

9.以下关于K-Means聚类算法的说法正确的有（）

A.是一种无监督学习算法

B.需要指定聚类的数量K

C.可以处理大规模数据

D.对初始聚类中心的选择敏感

10.以下关于模型过拟合的说法正确的有（）

A.模型在训练集上表现好，在测试集上表现差

B.可以通过增加训练数据来缓解

C.可以通过正则化来缓解

D.是因为模型复杂度太低导致的

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.随机森林可以并行训练多棵决策树。（）

3.梯度下降法一定会收敛到全局最优解。（）

4.准确率可以完全衡量分类模型的性能。（）

5.线性回归可以处理非线性关系的数据。（）

6.特征工程只能在数据预处理阶段进行。（）

7.支持向量机只能处理二分类问题。（）

8.深度学习模型通常具有很多层。（）

9.K近邻算法的计算复杂度与数据量成正比。（）

10.无监督学习不需要任何数据。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决。

2.简述梯度下降法的基本原理。

3.简述K-Means聚类算法的步骤。

4.简述特征工程的主要目的和常用方法。

论述题（每题5分，共4题）

1.论述监督学习和无监督学习的区别和联系。

2.论述深度学习与传统机器学习算法的优缺点。

3.论述如何选择合适的机器学习模型。

4.论述集成学习的原理和优势。

答案

#单项选择题

1.B

2.A

3.B

4.D

5.A

6.D

7.B

8.B

9.A

10.B

#多项选择题

1.ABCD

2.ABC

3.ABCD

4.ABC

5.ABC

6.ABC

7.ABCD

8.ABCD

9.ABD

10.ABC

#判断题

1.√

2.√

3.×

4.×

5.×

6.×

7.×

8.√

9.√

10.×

#简答题

1.过拟合是模型对训练数据拟合过好，在测试集表现差；欠拟合则是对数据拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度等。

2.梯度下降法通过计算损失函数的梯度，沿梯度反方向更新模型参数，逐步降低损失值，以找到最优参数。

3.步骤：先随机选K个初始聚类中心，然后将数据点分配到最近中心，再更新中心位置，重复直至中心不变。

4.目的是提高模型性能。常用方法有数据清洗、特征提取、特征选择、特征编码和归一化等。

#论述题

1.区别：监督学习有标签数据，用于预测和分类；无监督学习无标签，用于发现结构。联系：二者都处理数据，可相互结合，如先无监督降维再监督学习。

2.深度学习优点是自动特征提取、处理复杂问题能力强；缺点是数据和计算资源要