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2025年机器学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（0816）

机器学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

在机器学习中，下列哪项不是监督学习的主要任务？A.分类B.回归C.聚类D.降维答案：C解析：监督学习的核心任务是利用带标签数据训练模型，实现分类或回归预测。聚类属于无监督学习，降维属于降维方法，均非监督学习任务。

下列哪种算法属于集成学习方法？A.决策树B.朴素贝叶斯C.随机森林D.支持向量机答案：C解析：集成学习通过组合多个弱学习器形成强学习器，随机森林是典型的集成方法。决策树是基本学习器，朴素贝叶斯属于生成模型，支持向量机是判别模型。

交叉验证的主要目的是？A.提高模型训练速度B.防止过拟合C.简化模型参数选择D.增加数据集规模答案：B解析：交叉验证通过多次数据分割评估模型泛化能力，有效检测和防止过拟合。它不直接提升速度或规模，也不简化参数选择过程。

在特征工程中，下列哪种方法属于特征编码？A.主成分分析B.标准化C.One-Hot编码D.树模型集成答案：C解析：特征编码是将类别特征转化为数值表示的过程，One-Hot编码是常用方法。主成分分析和标准化属于特征缩放，树模型集成是集成策略。

下列哪种损失函数适用于逻辑回归？A.均方误差B.交叉熵C.L1正则化D.泊松损失答案：B解析：逻辑回归采用交叉熵损失函数计算概率预测与真实标签的差异。均方误差用于回归问题，L1正则化是正则化技术，泊松损失适用于计数数据。

在神经网络中，激活函数的主要作用是？A.增加数据维度B.提高计算效率C.引入非线性D.降低模型复杂度答案：C解析：激活函数为神经网络引入非线性映射能力，使其能拟合复杂决策边界。它不直接增加维度或降低复杂度，也不专门提升计算效率。

下列哪种评估指标适用于不平衡数据集？A.准确率B.F1分数C.AUCD.均方误差答案：B解析：F1分数综合考虑精确率和召回率，适合不平衡数据集评估。准确率易受多数类影响，AUC评估排序性能，均方误差是回归指标。

在梯度下降优化中，学习率过大的问题是？A.收敛速度慢B.易陷入局部最优C.无法收敛D.模型泛化差答案：C解析：学习率过大导致损失函数值在极小值附近震荡，无法稳定收敛。过小则收敛慢，但通常不会完全失效。

下列哪种模型属于非参数模型？A.线性回归B.决策树C.K近邻D.线性判别分析答案：C解析：非参数模型不需要假设数据分布，K近邻通过局部样本预测新数据。线性回归和线性判别分析属于参数模型，决策树虽无全局参数但仍是参数化模型。

在自然语言处理中，词嵌入技术的主要优势是？A.增加词汇表大小B.降低计算维度C.捕捉语义相似性D.减少特征数量答案：C解析：词嵌入将单词映射为连续向量，能通过距离度量语义相似性。它不直接改变词汇表大小或特征数量，主要目的是表示语义。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）

下列哪些属于常见的数据预处理技术？A.数据清洗B.特征选择C.数据标准化D.模型集成答案：ABC解析：数据清洗、特征选择和数据标准化都是数据预处理环节。模型集成属于模型构建阶段，非预处理步骤。

下列哪些算法适用于时间序列预测？A.ARIMA模型B.支持向量回归C.LSTM网络D.K-means聚类答案：ABC解析：ARIMA、SVR和LSTM均可用于时间序列预测。K-means是聚类算法，不处理时间依赖性。

下列哪些属于过拟合的典型特征？A.训练集误差极小B.测试集误差显著增大C.模型参数数量过多D.交叉验证方差大答案：ABCD解析：过拟合表现为训练误差低但测试误差高，通常由参数冗余（C）导致，在交叉验证中表现为高方差（D）。

下列哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.逻辑回归C.决策树D.K近邻答案：ABC解析：K近邻属于无监督学习，用于相似性度量。其余均为带标签数据的监督学习方法。

下列哪些技术可用于处理缺失值？A.插值法B.删除含缺失值样本C.回归填充D.One-Hot编码答案：ABC解析：插值法、删除样本和回归填充是缺失值处理方法。One-Hot编码是特征编码技术，不处理缺失值。

下列哪些属于模型评估指标？A.精确率B.召回率C.F1分数D.R2分数答案：ABC解析：精确率、召回率和F1分数是分类模型评估指标。R2分数是回归模型评估指标。

下列哪些属于深度学习框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-