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2025机器学习工程师招聘真题及答案

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.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.以下哪个是深度学习框架？

A.NumPy

B.SciPy

C.TensorFlow

D.Pandas

4.随机森林是由多个（）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.过拟合是指模型：

A.在训练集和测试集上表现都差

B.在训练集上表现好，测试集上表现差

C.在训练集上表现差，测试集上表现好

D.在训练集和测试集上表现都好

6.以下哪种方法可用于特征选择？

A.梯度下降

B.卡方检验

C.牛顿法

D.共轭梯度法

7.支持向量机的核函数作用是：

A.降维

B.增加特征维度

C.数据归一化

D.求解最优解

8.以下哪个不是评估分类模型的指标？

A.均方误差

B.准确率

C.召回率

D.F1分数

9.时间序列分析中，ARIMA模型的参数不包括：

A.p

B.d

C.q

D.r

10.卷积神经网络（CNN）中卷积层的作用是：

A.降维

B.特征提取

C.数据归一化

D.分类

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.马尔可夫链蒙特卡罗

C.AdaBoost

D.K近邻

2.可以用于处理缺失值的方法有：

A.删除含缺失值的样本

B.用均值填充

C.用中位数填充

D.用众数填充

3.深度学习中的优化算法有：

A.随机梯度下降

B.Adagrad

C.RMSProp

D.Adam

4.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

5.以下关于交叉验证的说法正确的有：

A.可以评估模型的泛化能力

B.常用的有k-折交叉验证

C.能减少过拟合

D.可以用于选择模型超参数

6.特征工程包括以下哪些步骤？

A.特征提取

B.特征选择

C.特征变换

D.特征构建

7.以下哪些是神经网络的激活函数？

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.Softmax

8.聚类算法的评估指标有：

A.轮廓系数

B.互信息

C.均方误差

D.兰德指数

9.强化学习的要素有：

A.智能体

B.环境

C.奖励

D.策略

10.以下哪些是集成学习的方法？

A.装袋法

B.提升法

C.堆叠法

D.剪枝法

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.梯度下降一定能找到全局最优解。（）

3.决策树是一种白盒模型。（）

4.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

5.数据归一化可以加快模型训练速度。（）

6.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）

7.聚类算法是有监督学习算法。（）

8.过拟合时可以增加训练数据来缓解。（）

9.逻辑回归的输出是概率值。（）

10.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）

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？

过拟合是模型对训练数据拟合过好，泛化能力差；欠拟合是模型对训练数据拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度等。

2.简述梯度下降算法的原理。

梯度下降是一种优化算法，通过迭代更新参数，沿着目标函数负梯度方向更新，使目标函数值不断减小，逐步逼近最优解。

3.简述K-均值聚类的步骤。

先随机初始化K个聚类中心，将样本分配到最近中心，更新中心位置，重复分配和更新步骤，直到中心不再变化或满足停止条件。

4.简述交叉验证的作用。

交叉验证可评估模型泛化能力，减少因数据划分不同带来的误差，还能用于选择模型超参数，提高模型可靠性。

讨论题（每题5分，共4题）

1.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。挑战有数据隐私安全、标注数据难获取、模型可解释性差等。

2.讨论特征工程对机器学习模型的重要性。

特征工程能提高数据质量，去除噪声和冗余，提取有效特征，增强模型性能，减少训练时间，是模型成功的关键。

3.讨论集成学习的优势和局限性。

优势是能提高模型准确性、稳定性和泛化能力；局限性是计算成本高、解释性差、可能过拟合。

4.讨论强化学习在自动驾驶中的应用前景和问题。

前景是可实现智能决策和路径规划。问题有环境复杂难模拟、奖励设计难、安全可靠性