2025年机器学习工程师考试题库(附答案和详细解析)(1015).docxVIP

2025年机器学习工程师考试题库(附答案和详细解析)(1015).docx

  1. 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
  2. 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  3. 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  4. 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  5. 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  6. 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  7. 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

机器学习工程师考试试卷(总分100分)

一、单项选择题(共10题,每题1分,共10分)

以下哪项属于监督学习任务?

A.对用户点击日志进行聚类分析

B.预测房价与房屋面积的关系

C.检测图像中的异常细胞

D.通过强化学习训练游戏AI

答案:B

解析:监督学习需要带标签的训练数据(输入-输出对)。选项B中“预测房价”需要已知房屋面积(输入)和对应房价(标签)的数据集,属于回归任务(监督学习)。选项A是无监督学习(聚类),C是无监督或半监督(异常检测通常无标签),D是强化学习(通过奖励信号学习策略)。

逻辑回归模型的损失函数通常选择?

A.均方误差(MSE)

B.交叉熵损失(Cross-Entropy)

C.绝对误差(MAE)

D.Huber损失

答案:B

解析:逻辑回归用于分类任务(二分类或多分类),其输出是概率值,交叉熵损失能有效衡量预测概率与真实标签的差异。MSE(A)和MAE(C)适用于回归任务,Huber损失(D)是MSE和MAE的折中,也用于回归。

以下哪种情况最可能导致模型过拟合?

A.训练数据量远大于测试数据量

B.模型复杂度低且特征少

C.训练误差小但验证误差大

D.使用L2正则化约束参数

答案:C

解析:过拟合的典型表现是模型在训练集上表现很好(训练误差小),但在未见过的验证集/测试集上表现差(验证误差大)。选项A(数据量差异)不直接导致过拟合;B(低复杂度)更易欠拟合;D(正则化)是缓解过拟合的手段。

评估分类模型时,“召回率(Recall)”的计算公式是?

A.真阳性/(真阳性+假阳性)

B.真阳性/(真阳性+假阴性)

C.真阴性/(真阴性+假阳性)

D.(真阳性+真阴性)/(总样本数)

答案:B

解析:召回率衡量模型正确识别所有正类样本的能力,公式为真阳性(TP)占实际正类样本总数(TP+FN)的比例。选项A是精确率(Precision),C是特异度(Specificity),D是准确率(Accuracy)。

特征工程中,“独热编码(One-HotEncoding)”主要用于处理?

A.连续型数值特征

B.高维稀疏特征

C.类别型特征(CategoricalFeature)

D.时间序列特征

答案:C

解析:独热编码通过将类别特征转换为二进制向量(每个类别对应一个维度),解决类别型特征无大小关系的问题(如“性别:男/女”)。连续型特征(A)通常直接使用或标准化;高维稀疏(B)是独热编码的结果而非处理对象;时间序列(D)需用时间差、滞后项等方法处理。

在模型选择中,“偏差-方差权衡(Bias-VarianceTradeoff)”指的是?

A.模型复杂度增加时,偏差和方差同时减小

B.模型复杂度增加时,偏差减小但方差增大

C.模型复杂度降低时,偏差和方差同时增大

D.模型复杂度降低时,偏差增大但方差减小

答案:B

解析:偏差(Bias)反映模型对数据的拟合能力(欠拟合时偏差大),方差(Variance)反映模型对训练数据波动的敏感程度(过拟合时方差大)。模型复杂度增加(如增加特征、加深神经网络)会降低偏差(更贴合数据),但可能因过度拟合训练噪声导致方差增大。

L1正则化与L2正则化的主要区别是?

A.L1更易得到稀疏解,L2更易平滑参数

B.L1用于分类任务,L2用于回归任务

C.L1惩罚参数平方和,L2惩罚参数绝对值和

D.L1降低方差,L2降低偏差

答案:A

解析:L1正则化(Lasso)通过在损失函数中加入参数绝对值和(L1范数),会使部分参数变为0,得到稀疏解(特征选择效果);L2正则化(Ridge)加入参数平方和(L2范数),使参数更接近0但不会为0,起到平滑参数的作用。选项C描述反了,B和D无依据。

梯度下降法中,“批量梯度下降(BatchGD)”的特点是?

A.每次仅用1个样本更新参数,收敛速度快

B.每次用全部样本计算梯度,计算成本高

C.每次用小批量样本(如32个),平衡速度与稳定性

D.容易陷入局部最优,无法找到全局最优

答案:B

解析:批量梯度下降(BatchGD)在每次迭代中使用全部训练样本计算梯度,因此梯度方向准确(收敛稳定),但计算成本高(尤其数据量大时)。选项A是随机梯度下降(SGD),C是小批量梯度下降(Mini-BatchGD),D错误(批量GD理论上可收敛到全局最优,前提是目标函数凸)。

以下哪种集成学习方法属于“Boosting”类型?

A.随机森林(RandomForest)

B.梯度提升树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)

C.孤立森林(IsolationForest)

D.自适应增强(AdaBoost)

答案:D(注:严格来说B和D均属

文档评论(0)

杜家小钰 + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档