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机器学习基础概念与算法面试题初级

一、选择题（每题2分，共10题）

1.下列哪项不属于机器学习的常见任务？

A.分类

B.回归

C.聚类

D.生成对抗网络（GAN）训练

2.在监督学习中，哪种算法通常用于处理线性不可分的数据？

A.逻辑回归

B.决策树

C.支持向量机（SVM）

D.线性回归

3.以下哪种评估指标适用于不平衡数据集的分类任务？

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.F1分数

D.AUC（ROC曲线下面积）

4.下列哪个是过拟合的典型表现？

A.模型在训练集上表现差，但在测试集上表现好

B.模型在训练集和测试集上表现均差

C.模型在训练集和测试集上表现均好

D.模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差

5.在特征工程中，以下哪种方法属于降维技术？

A.特征编码

B.特征选择

C.特征缩放

D.特征提取

二、填空题（每空1分，共5题）

6.机器学习中，通过______来从数据中学习模式和规律。

7.决策树算法中，选择分裂节点的标准通常包括______和信息增益比。

8.在交叉验证中，k折交叉验证将数据集分成______个子集，每次留一个子集作为测试集。

9.线性回归模型的目标是最小化预测值与真实值之间的______。

10.在朴素贝叶斯分类器中，假设特征之间相互______。

三、简答题（每题5分，共5题）

11.简述过拟合和欠拟合的区别，并说明如何解决这两种问题。

12.解释什么是特征缩放，为什么在机器学习中需要特征缩放？

13.描述决策树算法的基本原理，并说明其优缺点。

14.什么是交叉验证？为什么使用交叉验证而不是单次训练测试？

15.简述监督学习和无监督学习的区别，并各举一个实际应用案例。

四、编程题（每题10分，共2题）

16.编写一个简单的线性回归模型，输入为二维数组X（特征矩阵）和目标值y，输出模型的参数（权重和偏置）。

17.使用决策树算法对鸢尾花（Iris）数据集进行分类，要求展示训练集和测试集的准确率，并绘制决策树的示意图（文字描述即可）。

答案与解析

一、选择题答案与解析

1.D

-生成对抗网络（GAN）训练属于深度学习的高级任务，不属于机器学习的初级任务范畴。其他选项均为常见的机器学习任务。

2.C

-支持向量机（SVM）通过核技巧将非线性可分的数据映射到高维空间，实现线性分类。逻辑回归和线性回归仅适用于线性可分数据，决策树本身也可处理非线性问题，但通常不如SVM强大。

3.B、C、D

-在不平衡数据集中，准确率可能被误导（例如，多数类占90%，模型预测全部为多数类仍得90%准确率）。召回率关注少数类检出率，F1分数是精确率和召回率的调和平均，AUC衡量模型区分能力，均适用于不平衡数据。

4.D

-过拟合指模型在训练集上表现极好，但在测试集上表现差，说明模型学习到噪声而非泛化规律。其他选项描述欠拟合或正常情况。

5.B

-特征选择（如LASSO、递归特征消除）和特征提取（如PCA）属于降维，特征编码（如独热编码）和特征缩放（如标准化）属于数据预处理。

二、填空题答案与解析

6.算法

-机器学习通过算法（如梯度下降、贝叶斯推断）从数据中提取模式和规律。

7.基尼不纯度

-决策树分裂节点时，常用基尼不纯度或信息增益作为标准，信息增益比用于避免基尼不纯度偏向高维特征。

8.k

-k折交叉验证将数据均分为k个子集，轮流留一个子集测试，其余k-1个训练，重复k次取平均性能。

9.均方误差（MSE）

-线性回归通过最小化MSE（预测值与真实值差的平方和）来拟合数据。

10.独立

-朴素贝叶斯假设特征之间条件独立，简化计算但实际中可能不成立。

三、简答题答案与解析

11.过拟合与欠拟合的区别及解决方法

-过拟合：模型对训练数据过度拟合，泛化能力差（测试集表现差）。

-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律（训练集和测试集均表现差）。

-解决方法：

-过拟合：增加数据量、正则化（L1/L2）、简化模型、早停；

-欠拟合：增加模型复杂度、特征工程、减少正则化强度。

12.特征缩放

-特征缩放指将特征值统一到相似范围（如标准化均值为0，方差为1；归一化0-1）。

-必要性：

-优化算法收敛速度（如梯度下降）；

-避免特征值范围差异影响模型权重（如SVM、距离度量算法）。

13.决策树原理及优缺点

-原理：递归分裂节点，基于特征值将数据分类，直到满足停止条件（如纯度足够高、树深度达到上限）。

-优点：可解释性强、处理混合类型数据、非线性关系；

-缺点：易过拟合、对数据噪声敏感、不稳定（小数据变动可能