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2025机器学习工程师招聘笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个是常用的机器学习开源库？

A.Photoshop

B.TensorFlow

C.Word

D.Excel

2.逻辑回归主要用于？

A.聚类

B.回归分析

C.分类

D.降维

3.不属于无监督学习的是？

A.K-均值聚类

B.决策树

C.主成分分析

D.层次聚类

4.随机森林是由多个什么组成？

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.线性回归模型

5.以下哪个不是衡量分类模型性能的指标？

A.准确率

B.召回率

C.均方误差

D.F1分数

6.梯度下降法的作用是？

A.求函数最大值

B.求函数最小值

C.分类数据

D.聚类数据

7.支持向量机（SVM）的核心思想是？

A.寻找最优超平面

B.构建决策树

C.进行线性回归

D.数据降维

8.以下哪种方法可用于处理缺失值？

A.直接删除

B.全部填0

C.用中位数填充

D.以上都可以

9.深度学习中常用的激活函数是？

A.线性函数

B.阶跃函数

C.ReLU函数

D.常数函数

10.特征缩放的目的是？

A.提高模型训练速度

B.提高模型准确率

C.使特征具有相同尺度

D.以上都是

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的机器学习算法类型有？

A.监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

2.以下属于深度学习框架的有？

A.PyTorch

B.Scikit-learn

C.Keras

D.MXNet

3.评估回归模型的指标有？

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.决定系数

D.准确率

4.数据预处理步骤通常包括？

A.数据清洗

B.特征选择

C.特征工程

D.数据可视化

5.决策树的划分准则有？

A.信息增益

B.信息增益比

C.基尼指数

D.均方误差

6.神经网络的组成部分有？

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.卷积层

7.以下哪些是过拟合的解决方法？

A.增加数据量

B.正则化

C.减少模型复杂度

D.早停策略

8.聚类算法有？

A.DBSCAN

B.谱聚类

C.高斯混合模型

D.AdaBoost

9.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

10.特征选择的方法有？

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.主成分分析法

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.逻辑回归是一种线性分类模型。（）

3.过拟合意味着模型在训练集和测试集上表现都很差。（）

4.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）

5.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（）

6.随机森林中的决策树是相互独立的。（）

7.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

8.聚类分析是一种无监督学习方法。（）

9.支持向量机只能处理二分类问题。（）

10.交叉验证可以有效评估模型的泛化能力。（）

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，学了噪声，在测试集表现差；欠拟合是模型未充分学习数据特征，在训练集和测试集表现都不佳。

2.列举三种常见的数据预处理方法。

数据清洗，去除噪声、处理缺失值；特征缩放，如归一化、标准化；特征编码，将类别特征转为数值特征。

3.简述梯度下降法的原理。

梯度下降法通过迭代更新参数，沿着目标函数负梯度方向更新，使目标函数值逐渐减小，最终找到局部或全局最优解。

4.简述K-均值聚类的步骤。

随机初始化K个质心；将数据点分配到最近质心；更新质心为所属簇数据点均值；重复分配和更新，直到质心不再变化。

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。

要考虑数据类型、规模，若为分类问题可选逻辑回归、决策树；数据量大且复杂，深度学习可能合适。还要考虑模型复杂度、可解释性等因素。

2.讨论特征工程的重要性及常用方法。

特征工程能提升数据质量和模型性能。常用方法有特征选择，去除冗余特征；特征提取，如PCA；特征构造，组合已有特征生成新特征。

3.讨论如何评估一个机器学习模型的性能。

对分类模型，用准确率、召回率、F1分数等；回归模型用均方误差、平均绝对误差等。还可结合交叉验证，在不同数据集上评估泛化能力。

4.讨论深度学习与传统机器学习的区别。

深度学习自动提取特征，适合处理复杂数据，需大量数据和计算资源；传统机器学习依