机器学习工程师招聘笔试题及解答(某大型央企).pdfVIP

招聘机器学习工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案

在后面)

一、单项选择题(本大题有10小题，每小题2分，共20分)

1、以下哪种编程语言通常被认为是机器学习领域的首选语言?

A.Java

B.C++

C.Python

D.JavaScript

2、在机器学习中，以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能?

A.MeanAbsoluteError(MAE)

B.RootMeanSquareError(RMSE)

C.R-squared

D.Accuracy

3、题干：在以下机器学习算法中，哪一种算法适用于处理非线性关系?

A、线性回归

B、支持向量机(SVM)

C、K最近邻(KNN)

D、决策树

4、题干：以下哪项不是机器学习中的评估指标?

A、准确率(Accuracy)

B、召回率(Recall)

C、F1分数(F1Score)

D、AUC(AreaUndertheROCCurve)

5、以下哪个算法属于无监督学习?

A.支持向量机(SVM)

B.决策树

C.聚类算法

D.逻辑回归

6、在以下机器学习模型中，哪一种模型通常用于预测连续型变量的值?

A.朴素贝叶斯

B.决策树回归

C.K-均值聚类

D.逻辑回归

7、题干：以下哪种算法不属于监督学习算法?

A、决策树

B、支持向量机

C、随机森林

D、K-最近邻

8、题干：在机器学习中，以下哪种方法可以用于处理数据不平衡问题?

A、过采样

B、欠采样

C、特征工程

D、模型选择

9、在机器学习项目中，以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能?

A.均方误差(MSE)

B.平均绝对误差(MAE)

C.准确率(Accuracy)

D.标准差(StandardDeviation)

10、以下哪种算法通常用于处理不平衡数据集的分类问题?

A.支持向量机(SVM)

B.决策树(DecisionTree)

C.随机森林(RandomForest)

D.K最近邻(K-NearestNeighbors)

二、多项选择题(本大题有10小题，每小题4分，共40分)

1、以下哪些技术是机器学习工程师在数据预处理阶段可能会使用到的?()

A、数据清洗

B、数据集成

C、数据转换

D、数据归一化

E、特征选择

2、以下关于机器学习模型评估方法的描述，正确的是?()

A、混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常用方法

B、平均绝对误差(MAE)适用于回归问题，不适用于分类问题

标

D、ROC曲线是评估分类模型性能的常用方法，其横坐标是FPR,纵坐标是TPR

E、准确率(Accuracy)是评估模型性能的通用指标，不受模型类型的影响

3、以下哪些技术或方法是机器学习领域中常用的特征工程方法?()

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

E.特征交叉

4、以下哪些算法属于监督学习算法?()

A.决策树

B.支持向量机

C.K-均值聚类

D.深度神经网络

E.主成分分析

5、以下哪些技术是机器学习工程师在处理时间序列数据分析时可能会用到的?

A.KNN算法

B.支持向量机(SVM)

C.线性回归

D.长短期记忆网络(LSTM)

6、在深度学习模型训练过程中，以下哪些是常用的模型评估指标?

A.精确度(Accuracy)

B.真阳性率(Recall)

C.F1分数(F1Score)

D.AUC-ROC

7、以下哪些是机器学习中的监督学习算法?

A.决策树

B.神经网络

C.K最近邻(KNN)

D.聚类算法

E.支持向量机(SVM)

8、以下哪些技术或方法可以提高机器学习模型的泛化能力?

A.数据增强

B.正则化

C.超参数调整

D.增加模型复杂度

E.使用交叉验证

9、以下哪些是常用的机器学习特征工程方法?()

A.特征选择

B.特征提取

C.特征