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2025机器学习工程师秋招真题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法不属于无监督学习？

A.K-均值聚类

B.决策树

C.主成分分析

D.层次聚类

2.以下哪个不是常见的损失函数？

A.均方误差

B.交叉熵损失

C.线性回归

D.Hinge损失

3.随机森林是由多个什么组成的？

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.逻辑回归

4.深度学习中常用的激活函数ReLU的表达式是？

A.f(x)=1/(1+e^(-x))

B.f(x)=max(0,x)

C.f(x)=tanh(x)

D.f(x)=x

5.梯度下降法中，学习率设置过小会导致？

A.收敛速度慢

B.无法收敛

C.模型过拟合

D.梯度爆炸

6.以下哪种数据预处理方法用于处理缺失值？

A.归一化

B.独热编码

C.填充法

D.降维

7.支持向量机的核心思想是？

A.最大化分类间隔

B.最小化误差

C.聚类

D.降维

8.以下哪个库常用于深度学习开发？

A.Numpy

B.Pandas

C.TensorFlow

D.Scikit-learn

9.逻辑回归主要用于？

A.回归问题

B.分类问题

C.聚类问题

D.降维问题

10.以下哪种方法可以防止过拟合？

A.增加训练数据

B.增加模型复杂度

C.减少特征数量

D.提高学习率

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于机器学习模型评估指标的有？

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.均方误差

2.常见的特征选择方法有？

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中的优化算法？

A.SGD

B.Adam

C.RMSProp

D.AdaGrad

4.以下关于K-近邻算法的说法正确的有？

A.属于有监督学习

B.不需要训练过程

C.可以用于分类和回归

D.对数据的规模和特征维度不敏感

5.决策树的划分准则有？

A.信息增益

B.信息增益率

C.基尼指数

D.均方误差

6.以下哪些是神经网络的层类型？

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

7.数据预处理的步骤可能包括？

A.数据清洗

B.特征选择

C.特征提取

D.数据标准化

8.以下哪些是集成学习的方法？

A.Bagging

B.Boosting

C.Stacking

D.聚类

9.以下关于主成分分析（PCA）的说法正确的有？

A.是一种无监督学习方法

B.可以用于数据降维

C.保留数据的主要方差信息

D.可以用于分类

10.以下哪些是时间序列分析的模型？

A.ARIMA

B.LSTM

C.Prophet

D.K-均值聚类

判断题（每题2分，共10题）

1.机器学习只能处理结构化数据。（）

2.过拟合是指模型在训练集上表现好，在测试集上表现差。（）

3.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）

4.神经网络的层数越多，模型效果一定越好。（）

5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）

6.交叉验证可以有效评估模型的泛化能力。（）

7.逻辑回归的输出是一个概率值。（）

8.数据集中的所有特征都对模型有帮助。（）

9.随机森林中的决策树之间是相互独立的。（）

10.聚类算法的结果是唯一的。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述过拟合和欠拟合的区别。

过拟合是模型对训练数据拟合过度，记住了噪声，在测试集表现差；欠拟合是模型过于简单，对训练数据拟合不足，在训练集和测试集表现都不佳。

2.简述梯度下降法的原理。

梯度下降法是一种优化算法，通过计算目标函数的梯度，沿着梯度的反方向更新模型参数，逐步降低目标函数的值，以找到函数的最小值。

3.简述K-均值聚类的步骤。

首先随机初始化K个聚类中心，然后将每个样本分配到距离最近的聚类中心，接着更新聚类中心为该类样本的均值，重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再变化。

4.简述卷积神经网络（CNN）的主要组成部分。

主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核提取特征，池化层进行特征降维，全连接层用于分类或回归等任务。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论如何选择合适的机器学习算法。

要考虑数据特点，如规模、维度、类型等；任务类型，分类或回归；模型复杂度与可解释性需求。小数据量简单任务可选决策树，大数据量复杂任务可用深度学习模型。

2.讨论数据预处理在机器学习中的重要性。

数据预处理能提高数据质量，去除噪声、处理缺失值，使数据更