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2025秋招：算法工程师题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法不属于分类算法？

A.K-近邻

B.决策树

C.支持向量机

D.K-均值

2.深度学习中，以下哪个激活函数可以解决梯度消失问题？

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.Softmax

3.下列哪个是衡量回归模型性能的指标？

A.准确率

B.召回率

C.均方误差

D.F1分数

4.随机森林是基于什么算法构建的？

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.朴素贝叶斯

5.以下哪种数据结构适合用于实现优先队列？

A.栈

B.队列

C.堆

D.链表

6.梯度下降法中，学习率设置过大可能会导致？

A.收敛速度慢

B.无法收敛

C.陷入局部最优

D.准确率降低

7.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是？

A.降维

B.特征提取

C.分类

D.池化

8.以下哪个算法常用于异常检测？

A.逻辑回归

B.孤立森林

C.线性回归

D.主成分分析

9.自然语言处理中，词袋模型忽略了？

A.词的顺序

B.词的频率

C.词的语义

D.词的词性

10.在聚类算法中，DBSCAN是基于什么的聚类方法？

A.密度

B.层次

C.划分

D.模型

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于无监督学习算法的有？

A.主成分分析

B.逻辑回归

C.自编码器

D.高斯混合模型

2.深度学习框架有哪些？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Scikit-learn

D.Keras

3.衡量分类模型性能的指标有？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.ROC曲线

4.优化算法有哪些？

A.随机梯度下降

B.Adagrad

C.RMSProp

D.Adam

5.以下哪些是数据预处理的步骤？

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据归一化

D.数据可视化

6.支持向量机可以用于？

A.分类

B.回归

C.聚类

D.降维

7.神经网络中的层有？

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.卷积层

8.常用于图像识别的算法有？

A.CNN

B.RNN

C.YOLO

D.ResNet

9.以下关于K-近邻算法的说法正确的有？

A.属于有监督学习

B.计算复杂度高

C.不需要训练过程

D.对数据规模不敏感

10.强化学习中的要素有？

A.智能体

B.环境

C.奖励

D.策略

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.过拟合是指模型在训练集上表现差，在测试集上表现好。（）

3.所有的聚类算法都需要指定聚类的数量。（）

4.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

5.决策树可以处理分类和回归问题。（）

6.主成分分析是一种有监督学习算法。（）

7.梯度下降法一定能找到全局最优解。（）

8.支持向量机的核函数可以将数据映射到高维空间。（）

9.随机森林中的决策树是相互独立的。（）

10.自然语言处理中，词嵌入可以捕捉词的语义信息。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述过拟合和欠拟合的区别。

过拟合是模型对训练数据学习过度，记住噪声，在训练集表现好但测试集差；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.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，使目标函数值不断减小，逐步逼近最优解，学习率控制每次更新步长。

3.简述卷积神经网络中池化层的作用。

池化层可降低数据维度，减少计算量，增强模型对特征位置的鲁棒性，提取主要特征，防止过拟合，还能在一定程度上保留重要信息。

4.简述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；问题类型，是分类、回归等；计算资源和时间；算法复杂度和可解释性等，综合评估后选择。

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：疾病诊断、医学影像分析等。挑战：数据隐私和安全难保障，标注数据获取难，模型可解释性差，医疗场景对模型可靠性要求高。

2.讨论算法工程师如何提升自己的能力。

可通过学习新算法和理论知识，参与开源项目实践，积累不同领域项目经验，参加竞赛提升解决问题能力，与同行交流分享经验。

3.讨论数据不平衡对机器学习模型的影响及解决方法。

影响：模型偏向多数类，少数类预测差。方法：重采样，如过采样少数类、欠采样多数类；调整模型评估指标；使用代价敏感学习。

4.讨论人工智