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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）
以下哪种学习方式需要标注好的训练数据？
A.无监督学习
B.监督学习
C.强化学习
D.自监督学习
答案：B
解析：监督学习的核心是使用带有标签的训练数据（如输入x和对应的输出y）来训练模型，目标是学习输入到输出的映射关系（如分类、回归任务）。无监督学习（A）使用无标签数据（如聚类、降维）；强化学习（C）依赖奖励信号而非显式标签；自监督学习（D）通过数据自身构造监督信号（如图像旋转预测），均不符合“标注好的训练数据”要求。
逻辑回归（LogisticRegression）通常用于解决哪种问题？
A.回归预测
B.聚类分析
C.分类任务
D.降维处理
答案：C
解析：逻辑回归通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，本质是二分类模型（扩展后可处理多分类）。回归预测（A）对应线性回归；聚类（B）如K-means；降维（D）如PCA，均非逻辑回归的典型应用。
以下哪项是过拟合（Overfitting）的典型表现？
A.训练误差大，测试误差小
B.训练误差小，测试误差大
C.训练误差和测试误差都大
D.训练误差和测试误差都小
答案：B
解析：过拟合指模型在训练数据上过度学习细节（训练误差小），但泛化能力差（测试误差大）。欠拟合（Underfitting）表现为训练和测试误差均大（C）；理想状态是两者均小（D）；A不符合任何常见场景。
支持向量机（SVM）中“核函数（Kernel）”的主要作用是？
A.降低计算复杂度
B.将低维线性不可分数据映射到高维线性可分空间
C.防止过拟合
D.加速梯度下降
答案：B
解析：核函数通过隐式映射（如多项式核、RBF核）将原始低维空间中的非线性可分数据转换为高维空间中的线性可分数据，从而允许SVM用线性超平面分类。降低复杂度（A）是核技巧的副作用；防止过拟合（C）依赖正则化参数C；加速梯度下降（D）与核函数无关。
在随机森林（RandomForest）中，“随机”主要体现在？
A.随机选择特征子集
B.随机初始化权重
C.随机设置学习率
D.随机调整树的深度
答案：A
解析：随机森林的“随机”体现在两个方面：一是随机有放回采样训练数据（自助采样，Bootstrap），二是随机选择特征子集（如每次分裂时从m个特征中随机选k个）。权重初始化（B）是神经网络的特性；学习率（C）和树深度（D）是超参数设置，非随机森林的核心随机性来源。
以下哪种损失函数适用于多分类任务？
A.均方误差（MSE）
B.交叉熵损失（Cross-Entropy）
C.Hinge损失
D.绝对误差（MAE）
答案：B
解析：交叉熵损失通过softmax函数将模型输出转化为类别概率，与真实标签的one-hot编码计算对数损失，是多分类任务的标准损失函数。MSE（A）和MAE（D）用于回归；Hinge损失（C）是SVM的二分类损失。
梯度下降（GradientDescent）中，“学习率（LearningRate）”过大会导致？
A.收敛速度变慢
B.陷入局部最优
C.震荡或无法收敛
D.模型欠拟合
答案：C
解析：学习率过大时，参数更新步长过大会跳过最优解，导致参数在最优值附近震荡甚至发散（无法收敛）。收敛慢（A）是学习率过小的问题；局部最优（B）与优化算法（如动量法）或问题本身非凸性有关；欠拟合（D）是模型复杂度不足或训练不充分的结果。
主成分分析（PCA）的核心目标是？
A.保留数据的类别信息
B.最大化数据的方差
C.最小化重建误差
D.寻找数据的聚类中心
答案：B
解析：PCA通过正交变换将高维数据投影到低维空间，目标是在降维后保留最大的方差（即数据的主要信息）。保留类别信息（A）是LDA（线性判别分析）的目标；最小化重建误差（C）与PCA等价（数学上可证明），但B更直接描述其优化目标；聚类中心（D）是K-means的目标。
以下哪种激活函数可以避免梯度消失问题？
A.Sigmoid
B.Tanh
C.ReLU
D.Softmax
答案：C
解析：ReLU（RectifiedLinearUnit）的导数在输入大于0时为1，避免了Sigmoid（A）和Tanh（B）在输入较大或较小时导数趋近于0导致的梯度消失问题。Softmax（D）是归一化函数，不用于隐层激活。
在K近邻（KNN）算法中，以下哪项不是影响性能的关键因素？
A.距离度量方式（如欧氏距离、曼哈顿距离）
B.K值的选择
C.特征缩放（如标准化）
D.学习率的调整
答案：D
解析：KNN是惰性学习算法（无显式训练过程），无需调整学习率（D）。距离度量（A）影响近邻样本的选择；K值（B）决定模
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