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2025机器学习工程师校招笔试题及答案

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.高斯混合模型

2.逻辑回归用于？

A.回归任务

B.分类任务

C.聚类任务

D.降维任务

3.神经网络中，ReLU激活函数的作用是？

A.增加模型复杂度

B.引入非线性

C.减少过拟合

D.提高训练速度

4.随机森林是由多个什么组成的？

A.决策树

B.支持向量机

C.神经网络

D.线性回归模型

5.以下哪个指标用于评估分类模型的性能？

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.准确率

D.方差

6.梯度下降算法的目的是？

A.计算梯度

B.找到函数的最大值

C.找到函数的最小值

D.计算导数

7.以下哪种数据预处理方法用于处理缺失值？

A.归一化

B.标准化

C.插值法

D.独热编码

8.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.聚类数据

D.降维

9.以下哪个是深度学习框架？

A.Scikit-learn

B.TensorFlow

C.Numpy

D.Pandas

10.交叉验证的主要作用是？

A.提高模型的训练速度

B.评估模型的泛化能力

C.增加模型的复杂度

D.减少数据噪声

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于机器学习算法的有？

A.朴素贝叶斯

B.卷积神经网络

C.遗传算法

D.蒙特卡罗算法

2.数据预处理的步骤可能包括？

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据标准化

D.数据可视化

3.以下哪些方法可以防止过拟合？

A.增加训练数据

B.正则化

C.早停法

D.减少模型复杂度

4.评估回归模型的指标有？

A.均方误差

B.决定系数

C.准确率

D.平均绝对误差

5.深度学习中常用的优化算法有？

A.随机梯度下降

B.Adagrad

C.Adam

D.牛顿法

6.以下哪些是聚类算法？

A.DBSCAN

B.层次聚类

C.谱聚类

D.线性判别分析

7.特征工程包括以下哪些内容？

A.特征提取

B.特征变换

C.特征选择

D.特征组合

8.以下哪些是强化学习的要素？

A.环境

B.智能体

C.奖励

D.策略

9.以下哪些是自然语言处理的任务？

A.文本分类

B.机器翻译

C.情感分析

D.图像识别

10.以下哪些是计算机视觉的任务？

A.目标检测

B.图像分割

C.人脸识别

D.语音识别

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.过拟合意味着模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）

3.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）

4.决策树是一种线性模型。（）

5.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

6.交叉验证可以提高模型的准确率。（）

7.支持向量机只能处理二分类问题。（）

8.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）

9.梯度下降算法一定会收敛到全局最优解。（）

10.聚类算法不需要标签数据。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述什么是过拟合和欠拟合。

过拟合是模型对训练数据拟合过度，捕捉了噪声，在测试集表现差；欠拟合是模型过于简单，不能很好学习数据特征，训练集和测试集表现都不佳。

2.简述K-近邻算法的原理。

K-近邻算法基于“近朱者赤”思想，给定测试样本，在训练集中找与其距离最近的K个样本，根据这K个样本类别进行投票或平均，确定测试样本类别或值。

3.简述数据标准化的作用。

数据标准化可使不同特征具有相同尺度，避免特征值范围差异大影响模型学习，加快梯度下降收敛速度，提高模型稳定性和泛化能力。

4.简述随机森林的优点。

随机森林有较高准确率，能处理高维数据，不易过拟合，可评估特征重要性，训练速度快，能并行计算，对缺失值和异常值有较好鲁棒性。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论在实际项目中如何选择合适的机器学习算法。

要考虑数据特点，如规模、类型、分布；任务类型，是分类、回归还是聚类；计算资源和时间成本；模型可解释性需求等。可先尝试简单算法，再根据效果调整。

2.讨论深度学习在医疗领域的应用及挑战。

应用如疾病诊断、医学影像分析等。挑战有数据隐私和安全问题，数据标注困难，模型可解释性差，医疗场景对模型可靠性要求高，训练成本大。

3.讨论特征工程对机器学习模型性能的影响。

好的特征工程可提高模型性能。通过特征提取、选择和变换，能去除噪声和冗余信息，突出有用特