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2024年招聘机器学习工程师笔试题与参考答案
一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）
1、在监督学习中，我们使用什么来评估模型的性能？
A.仅训练数据
B.测试数据
C.验证数据
D.所有上述选项
答案：B.测试数据
解析：在监督学习过程中，我们将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型；验证集用来调整模型参数和选择模型结构；而测试集是完全独立的数据集，用于最终评估模型的泛化能力，即模型对新数据的表现。因此，正确答案为B。
2、下列哪一项不是机器学习算法中的过拟合（overfitting）问题的症状？
A.模型在训练数据上的表现非常好，但在未见过的数据上表现差
B.模型过于复杂，含有大量的参数
C.模型在训练数据和测试数据上都取得了相似且较高的准确率
D.模型未能捕捉到数据的基本趋势，而是学到了噪声
答案：C.模型在训练数据和测试数据上都取得了相似且较高的准确率
解析：过拟合是指模型在训练数据上表现得过于优秀，以至于它不仅学会了数据中的有用信息，还学到了一些噪声或训练数据特有的细节，这导致了模型在新数据上的泛化能力较差。选项A描述的是过拟合的典型特征；选项B表示模型可能过于复杂，容易导致过拟合；选项D说明模型没有很好地学习到数据的真实分布，这也可能是过拟合的一个迹象。然而，选项C指出模型在训练集和测试集上都有良好的表现，这不是过拟合的问题，反而可能是模型适配良好的标志。因此，正确答案是C。
3、以下哪种算法不属于监督学习算法？
A.决策树
B.K-最近邻算法
C.支持向量机
D.随机森林
答案：D
解析：随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。因此，它不属于单一的监督学习算法，而是集成学习的一种。而决策树、K-最近邻算法和支撑向量机都是典型的监督学习算法。
4、在机器学习中，以下哪项不是特征工程中常用的技术？
A.特征提取
B.特征选择
C.特征缩放
D.特征交叉
答案：A
解析：特征工程是机器学习中非常重要的一环，它涉及到对原始数据进行处理和转换，以提高模型的性能。特征提取是指从原始数据中提取新的特征，而特征选择则是从已有的特征中挑选出对模型有帮助的特征。特征缩放是指将不同尺度的特征转换为同一尺度，以避免尺度较大的特征对模型产生过大的影响。特征交叉是指将多个特征组合成新的特征。因此，选项A中的特征提取不是特征工程中常用的技术，而是特征工程的一个步骤。
5、以下哪项不是监督学习中的常见算法？
A.决策树
B.随机森林
C.支持向量机
D.朴素贝叶斯
答案：B
解析：监督学习中的常见算法包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。随机森林是一种集成学习方法，不属于监督学习算法的范畴。集成学习方法通常用于提高模型预测的准确性和稳定性。
6、以下哪项不是无监督学习中的常见算法？
A.K-means聚类
B.主成分分析（PCA）
C.线性回归
D.自编码器
答案：C
解析：无监督学习中的常见算法包括K-means聚类、主成分分析（PCA）和自编码器等。线性回归是一种监督学习算法，用于预测因变量与自变量之间的关系，不属于无监督学习算法的范畴。无监督学习算法不依赖于标签数据，旨在发现数据中的模式和结构。
7、关于梯度下降算法中批量大小（BatchSize）的选择，以下哪项描述是正确的？
A.较小的批量大小总是能够提供更准确的梯度估计。
B.较大的批量大小通常会增加训练过程的稳定性，但可能需要更多的内存。
C.较小的批量大小意味着每次参数更新时使用更多的数据样本。
D.较大的批量大小总是能更快地收敛到全局最小值。
答案：B
解析：
选项A不正确，因为较小的批量大小实际上可能导致梯度估计的方差较大，因此不如较大的批量大小那样稳定。选项B是正确的，因为在实践中，较大的批量大小确实可以带来更稳定的训练过程，但也需要更多内存来存储批量中的所有样本。选项C不正确，因为它颠倒了关系；较小的批量大小意味着每次更新使用的样本较少。选项D也不正确，因为虽然较大的批量大小有时可以帮助逃离局部极小值，但并不能保证总能更快地找到全局最小值，而且在某些情况下，较小的批量大小由于其引入的噪声有助于探索损失表面，可能会帮助找到更好的解。
8、在构建决策树时，如果一个节点的信息增益为0，这意味着什么？
A.该节点已经是最纯的节点，不能再分裂。
B.分裂此节点不会带来任何信息上的改进。
C.数据集在此节点上完全随机分布，无法进行有效预测。
D.该节点下的所有样本都属于同一类别。
答案：B
解析：
选项A不正确，信息增益为0并不意味着节点是最纯的，它只是表示按照当前特征分裂不会导致熵减少。选
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