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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
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