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2025机器学习工程师校招面试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法不属于监督学习？

A.决策树

B.K-近邻

C.主成分分析

D.逻辑回归

答案：C

2.支持向量机（SVM）的核函数作用是？

A.数据降维

B.增加数据维度

C.数据归一化

D.数据分类

答案：B

3.随机森林中随机的含义不包括？

A.随机选择样本

B.随机选择特征

C.随机选择树的深度

D.随机初始化树

答案：C

4.以下哪个是常用的聚类算法？

A.梯度下降

B.高斯混合模型

C.逻辑回归

D.岭回归

答案：B

5.神经网络中激活函数的作用是？

A.加快训练速度

B.引入非线性

C.减少过拟合

D.数据标准化

答案：B

6.以下哪个不属于深度学习框架？

A.TensorFlow

B.Scikit-learn

C.PyTorch

D.Keras

答案：B

7.在训练模型时，早停法的目的是？

A.提高模型准确率

B.减少训练时间

C.防止过拟合

D.增加模型复杂度

答案：C

8.以下哪种方法不能用于处理缺失值？

A.均值填充

B.中位数填充

C.随机填充

D.直接删除

答案：C

9.模型评估指标F1值是？

A.精确率和召回率的调和平均数

B.准确率和召回率的调和平均数

C.精确率和准确率的调和平均数

D.以上都不是

答案：A

10.以下哪个是时间序列预测方法？

A.ARIMA

B.决策树

C.朴素贝叶斯

D.支持向量机

答案：A

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于特征工程的操作有？

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

答案：ABCD

2.以下哪些方法可以防止过拟合？

A.正则化

B.增加训练数据

C.减少模型复杂度

D.早停法

答案：ABCD

3.深度学习中常用的优化算法有？

A.随机梯度下降（SGD）

B.自适应矩估计（Adam）

C.均方根传播（RMSProp）

D.牛顿法

答案：ABC

4.以下属于分类算法的有？

A.线性回归

B.朴素贝叶斯

C.决策树

D.支持向量机

答案：BCD

5.聚类算法的评估指标有？

A.轮廓系数

B.互信息

C.兰德指数

D.均方误差

答案：ABC

6.处理不平衡数据集的方法有？

A.过采样

B.欠采样

C.调整分类阈值

D.改变损失函数

答案：ABCD

7.以下属于无监督学习的算法有？

A.主成分分析（PCA）

B.层次聚类

C.自编码器

D.孤立森林

答案：ABCD

8.模型评估指标包括？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.ROC曲线

答案：ABCD

9.特征选择的方法有？

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.降维法

答案：ABC

10.以下哪些是深度学习中常用的激活函数？

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.LeakyReLU

答案：ABCD

判断题（每题2分，共10题）

1.线性回归只能处理线性关系的数据。（×）

2.交叉验证可以有效评估模型的泛化能力。（√）

3.所有的机器学习算法都需要进行特征缩放。（×）

4.过拟合时模型在训练集和测试集上的表现都很差。（×）

5.神经网络层数越多，模型效果一定越好。（×）

6.聚类算法是有监督学习算法。（×）

7.特征工程对模型性能影响不大。（×）

8.随机森林是多个决策树的组合。（√）

9.梯度下降一定会收敛到全局最优解。（×）

10.逻辑回归可以用于多分类问题。（√）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述过拟合和欠拟合的概念。

答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差，过度学习了训练数据的细节和噪声。欠拟合则是模型在训练数据和新数据上表现都不佳，未能学习到数据的基本特征和规律。

2.简述梯度下降法的原理。

答案：梯度下降法是一种优化算法，它通过迭代更新模型参数，沿着目标函数的负梯度方向移动，逐步降低目标函数的值，以找到函数的最小值，从而使模型达到最优。

3.简述K近邻（KNN）算法的工作原理。

答案：KNN算法根据新样本与训练集中各样本的距离，选取距离最近的K个样本。然后根据这K个样本的类别进行投票，多数类别的类别即为新样本的类别。

4.简述主成分分析（PCA）的作用。

答案：PCA是一种无监督学习的降维方法。它能将高维数据转换为低维，去除数据中的噪声和冗余信息，保留主要特征，减少数据维度，同时可加快模型训练速度。

讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论如何选择合适的机