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先导智能

算法工程师岗位笔试(选择题)附笔试技巧

先导智能公司算法工程师岗位笔试题目

一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案）

1.在以下四种人工智能算法中，哪一种算法非常适合处理具有大量特征的数据

集？

A.决策树

B.K-近邻算法

C.线性回归

D.支持向量机

参考答案B.K-近邻算法（KNN）可以很好地处理具有大量特征的数据集，因为

它基于实例进行学习，可以很容易地处理大量特征，并且不需要对数据进行复杂

的预处理。

2.在机器学习模型中，过拟合和欠拟合是常见的两种问题。过拟合是指模型对

新数据的预测性能不佳，欠拟合是指模型对训练数据的预测性能不佳。以下哪种

方法可以有效解决过拟合问题？

A.增加训练数据量

B.使用更复杂的模型

C.增加正则化项

D.使用更简单的模型

参考答案C.增加正则化项是解决过拟合问题的有效方法。正则化项通过对模型

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复杂度进行惩罚，防止模型过度拟合训练数据，从而提高模型对新数据的预测性

能。

3.在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法。以下哪种表述是正确的？

A.梯度下降可以解决所有的优化问题

B.梯度下降只适用于凸函数

C.梯度下降的步长通常是一个事先设定的常数

D.梯度下降的每一步都沿梯度的反方向进行

参考答案D.梯度下降的每一步都沿梯度的反方向进行。这是梯度下降算法的基

本原理，也是它能够找到局部非常小值的原因。

4.在一个监督学习任务中，我们通常使用以下哪种指标来评估模型的性能？

A.均方误差

B.精确率

C.F1分数

D.AUC-ROC

参考答案B.在监督学习任务中，我们通常使用精确率来评估模型的性能。精确

率是正确预测的正样本数量占所有预测为正的样本数量的比例，它可以很好地衡

量模型在二分类问题中的性能。

5.下列哪个算法不是机器学习中的分类算法？

A.K-近邻算法

B.决策树算法

C.贝叶斯分类器

D.神经网络算法

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参考答案D.神经网络算法不是机器学习中的分类算法。神经网络算法通常用于

回归和聚类问题，而不是分类问题。

6.在以下四种人工智能应用中，哪一种应用非常适合使用决策树算法？

A.手写数字识别

B.商品推荐系统

C.信用卡欺诈检测

D.人脸识别

参考答案C.信用卡欺诈检测非常适合使用决策树算法。决策树算法可以构建易

于理解的分类模型，并且可以处理具有不同重要性级别的特征，这使得它适合处

理信用卡欺诈检测这类问题。

7.在深度学习中，反向传播算法是一种重要的技术，它用于计算损失函数对模

型参数的梯度。以下哪种表述是正确的？

A.反向传播算法只适用于神经网络

B.反向传播算法在训练过程中只使用一次

C.反向传播算法的计算复杂度与层数成正比

D.反向传播算法是基于前向传播的原理进行的

参考答案D.反向传播算法是基于前向传播的原理进行的。前向传播是先把输入

数据传入神经网络得到输出值