2025年机器学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（1105）.docxVIP

机器学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

以下哪项属于监督学习任务？

A.对用户评论进行情感分类（正/负）

B.对客户交易数据进行聚类分析

C.用PCA对高维特征降维

D.用自编码器学习数据的潜在表示

答案：A

解析：监督学习需要标注的训练数据（输入-输出对），情感分类有明确的标签（正/负），属于分类任务（监督学习）。B（聚类）、C（降维）、D（自编码器）均为无监督学习，无需标签。

为解决过拟合问题，以下哪种方法不适用？

A.增加训练数据量

B.降低模型复杂度（如减少神经网络层数）

C.提高学习率

D.对模型参数施加L2正则化

答案：C

解析：过拟合是模型对训练数据过度学习，泛化能力差。增加数据、简化模型、正则化均可缓解过拟合。提高学习率会导致参数更新步长过大，可能无法收敛或加剧过拟合，因此不适用。

随机梯度下降（SGD）与批量梯度下降（BGD）的主要区别是？

A.SGD使用全部样本计算梯度，BGD使用单个样本

B.SGD使用单个或小批量样本计算梯度，BGD使用全部样本

C.SGD收敛速度更快，BGD更稳定

D.SGD无法处理非凸优化问题，BGD可以

答案：B

解析：BGD每次用全部样本计算梯度（计算量大但稳定），SGD每次用单个或小批量样本（计算快但噪声大）。C错误，BGD更稳定但收敛慢；D错误，两者均可处理非凸问题。

神经网络中，激活函数的主要作用是？

A.加速计算

B.引入非线性能力

C.防止梯度消失

D.归一化输出值

答案：B

解析：若没有激活函数（或使用线性激活），多层网络等价于单层线性模型，无法学习复杂模式。激活函数（如ReLU、Sigmoid）的核心作用是引入非线性。A是向量化计算的作用，C是特定激活函数（如ReLU）的附加效果，D是BatchNorm的作用。

二分类任务中，交叉熵损失函数更关注以下哪类错误？

A.高置信度的错误分类（如将正类预测为负类且概率0.9）

B.低置信度的正确分类（如将正类预测为正类且概率0.6）

C.所有错误分类的绝对数量

D.预测概率与真实标签的分布匹配度

答案：D

解析：交叉熵损失的公式为(-y(p)-(1-y)(1-p))，本质是衡量预测概率分布与真实分布（0-1分布）的差异。A是错误分类的一种情况，但交叉熵更关注整体分布匹配，而非单一错误的置信度。

以下哪种方法不属于特征选择？

A.计算特征与目标的皮尔逊相关系数，保留高相关特征

B.用随机森林的特征重要性指标筛选特征

C.对类别特征进行独热编码（One-HotEncoding）

D.使用卡方检验选择与目标变量显著相关的特征

答案：C

解析：特征选择是从现有特征中筛选关键特征（如A、B、D），而独热编码是特征构造（将类别特征转化为二进制特征），属于特征工程中的特征表示，而非选择。

以下哪项是集成学习中Bagging的典型代表？

A.梯度提升树（GBDT）

B.随机森林（RandomForest）

C.XGBoost

D.Adaboost

答案：B

解析：Bagging通过自助采样（Bootstrap）生成多个子集，训练基模型后投票（如随机森林）。Boosting（A、C、D）则是串行训练，关注前序模型的错误样本。

支持向量机（SVM）的核心目标是？

A.最小化训练误差

B.最大化分类超平面与支持向量的间隔

C.最小化模型复杂度

D.最大化预测概率的置信度

答案：B

解析：SVM通过最大化间隔（Margin）实现结构风险最小化，确保模型泛化能力。A是经验风险最小化（如逻辑回归），C是正则化的目标，D是概率模型（如逻辑回归）的目标。

K-means聚类的停止条件通常不包括？

A.达到最大迭代次数

B.所有样本的簇分配不再变化

C.簇中心的变化小于阈值

D.轮廓系数达到最大值

答案：D

解析：K-means的停止条件是迭代收敛（簇分配稳定或中心变化小）或达到最大迭代次数。轮廓系数是评估聚类效果的指标，不用于停止迭代。

神经网络反向传播（Backpropagation）的核心是？

A.计算输出层的梯度

B.利用链式法则从输出层向输入层传递梯度

C.更新所有层的权重参数

D.计算损失函数的导数

答案：B

解析：反向传播的本质是通过链式法则将输出层的梯度反向传递到各层，计算各参数的梯度，从而进行更新。A、C、D是反向传播的步骤或结果，而非核心。

二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）（每题至少2个正确选项）

以下哪些方法可用于缓解神经网络的梯度消失问题？

A.使用ReLU激活函数

B.增加网络层数

C.权重初始化（如He初始化）

D.批量归一化（BatchNorm）

答案：ACD

解析：梯度消失通常由Sig