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2025机器学习工程师校招真题及答案

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.高斯混合模型

2.逻辑回归用于：

A.回归问题

B.分类问题

C.聚类问题

D.降维问题

3.在神经网络中，ReLU激活函数的表达式是：

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

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

C.f(x)=tanh(x)

D.f(x)=x

4.随机森林是由多个：

A.决策树组成

B.神经网络组成

C.支持向量机组成

D.线性回归模型组成

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.决定系数

6.梯度下降法的目的是：

A.最大化损失函数

B.最小化损失函数

C.计算梯度

D.初始化参数

7.以下哪种数据预处理方法可用于处理缺失值？

A.标准化

B.归一化

C.插补法

D.独热编码

8.支持向量机的核心思想是：

A.寻找最优超平面

B.构建决策树

C.进行聚类分析

D.拟合线性模型

9.以下哪个是深度学习框架？

A.Scikit-learn

B.Numpy

C.TensorFlow

D.Pandas

10.时间序列分析中常用的模型是：

A.ARIMA

B.KNN

C.SVM

D.朴素贝叶斯

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的机器学习任务类型有：

A.分类

B.回归

C.聚类

D.降维

2.以下属于特征选择方法的有：

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.独热编码

3.神经网络的组成部分包括：

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.激活函数

4.评估回归模型的指标有：

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.准确率

D.决定系数

5.以下哪些是数据预处理的步骤？

A.数据清洗

B.特征工程

C.数据划分

D.模型训练

6.随机森林的优点有：

A.不易过拟合

B.可处理高维数据

C.计算速度快

D.可解释性强

7.支持向量机的核函数有：

A.线性核

B.多项式核

C.高斯核

D.拉普拉斯核

8.深度学习中的优化算法有：

A.随机梯度下降

B.动量法

C.Adagrad

D.Adam

9.聚类算法有：

A.K-均值聚类

B.DBSCAN

C.层次聚类

D.谱聚类

10.机器学习模型调优的方法有：

A.网格有哪些信誉好的足球投注网站

B.随机有哪些信誉好的足球投注网站

C.贝叶斯优化

D.手动调参

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.逻辑回归只能用于二分类问题。（）

3.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）

4.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）

5.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

6.数据标准化可以使不同特征具有相同的尺度。（）

7.决策树是一种线性模型。（）

8.支持向量机可以用于回归问题。（）

9.聚类分析中，簇的数量是固定的。（）

10.随机森林中的决策树是相互独立的。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述什么是过拟合和欠拟合，以及如何解决？

答：过拟合指模型对训练数据拟合过好，对新数据预测差；欠拟合指模型对训练数据拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化、减少特征；解决欠拟合可增加模型复杂度、增加特征。

2.简述K-均值聚类的基本步骤。

答：1.随机初始化K个聚类中心；2.计算每个样本到各中心的距离，将样本划分到最近中心所在簇；3.重新计算各簇的中心；4.重复2-3步，直到中心不再变化。

3.简述逻辑回归的原理。

答：逻辑回归是广义线性模型，通过逻辑函数将线性回归输出映射到[0,1]区间，表示概率。用最大似然估计确定参数，以预测样本属于某类的概率进行分类。

4.简述特征工程的主要内容。

答：包括数据清洗，处理缺失值、异常值；特征选择，筛选重要特征；特征提取，如PCA降维；特征构造，组合或变换特征生成新特征。

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。

答：要考虑数据特点，如数据量、特征类型等。若数据量小，可选简单算法如朴素贝叶斯；数据复杂且多，深度学习可能更好。还需考虑任务类型，分类用逻辑回归等，回归用线性回归等，同时兼顾计算资源和时间。

2.讨论深度学习和传统机器学习的优缺点。

答：深度学习优点是能自动提取复杂特征，处理大规模数据，在图像、语音领域效果好；缺点是需大量数据和计算资源，可解