計算機機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)考試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.K-MeansB.決策樹C.PCA答案：B2.線性回歸中最小化的損失函數(shù)是？（）A.交叉熵損失B.均方誤差C.絕對值損失答案：B3.支持向量機的目標(biāo)是？（）A.最大化間隔B.最小化間隔C.無目標(biāo)答案：A4.以下哪個是特征選擇的方法？（）A.梯度下降B.隨機森林C.卡方檢驗答案：C5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的作用是？（）A.使模型線性化B.增加模型非線性能力C.無作用答案：B6.邏輯回歸用于？（）A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題答案：B7.隨機梯度下降每次使用的數(shù)據(jù)量是？（）A.全部數(shù)據(jù)B.一個小批量數(shù)據(jù)C.一個數(shù)據(jù)點答案：C8.以下哪種模型不需要訓(xùn)練？（）A.K近鄰B.樸素貝葉斯C.線性回歸答案：A9.集成學(xué)習(xí)中Bagging主要降低？（）A.偏差B.方差C.兩者都降答案：B10.主成分分析（PCA）的主要作用是？（）A.數(shù)據(jù)降維B.分類C.回歸答案：A二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.K-Means答案：ABC2.常用的損失函數(shù)有（）A.均方誤差B.交叉熵損失C.對數(shù)損失D.0-1損失答案：ABCD3.特征工程包括（）A.特征提取B.特征選擇C.特征縮放D.數(shù)據(jù)清洗答案：ABC4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法有（）A.梯度下降B.隨機梯度下降C.AdagradD.Adam答案：ABCD5.以下屬于集成學(xué)習(xí)方法的有（）A.BaggingB.BoostingC.StackingD.K-Means答案：ABC6.決策樹的優(yōu)點有（）A.易于理解B.不需要特征縮放C.可處理非線性數(shù)據(jù)D.抗過擬合能力強答案：ABC7.以下哪些屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)（）A.聚類分析B.主成分分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.邏輯回歸答案：ABC8.衡量分類模型性能的指標(biāo)有（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1值答案：ABCD9.核函數(shù)在支持向量機中的作用是（）A.處理非線性分類B.增加模型復(fù)雜度C.簡化計算D.提高模型泛化能力答案：AB10.以下哪些是超參數(shù)（）A.學(xué)習(xí)率B.決策樹深度C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)D.樣本數(shù)量答案：ABC三、判斷題（每題2分，共10題）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的數(shù)據(jù)。（）答案：對2.線性回歸可以解決多分類問題。（）答案：錯3.K-Means聚類的結(jié)果是確定的。（）答案：錯4.梯度下降一定能找到全局最優(yōu)解。（）答案：錯5.決策樹容易出現(xiàn)過擬合。（）答案：對6.樸素貝葉斯假設(shè)特征之間相互獨立。（）答案：對7.主成分分析會丟失部分信息。（）答案：對8.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）答案：錯9.集成學(xué)習(xí)一定能提升模型性能。（）答案：錯10.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多越好。（）答案：錯四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，通過已知輸入輸出關(guān)系訓(xùn)練模型做預(yù)測，如分類、回歸。無監(jiān)督學(xué)習(xí)處理無標(biāo)記數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)，如聚類、降維。2.解釋梯度下降算法的原理。答案：梯度下降是優(yōu)化算法，基于函數(shù)梯度。在函數(shù)中，梯度方向是函數(shù)上升最快方向，其反方向是下降最快方向。算法通過不斷沿梯度反方向更新參數(shù)，尋找函數(shù)最小值。3.說明決策樹剪枝的目的。答案：決策樹剪枝目的是防止過擬合。決策樹生長過程易過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在測試集上性能下降。剪枝通過去掉部分分支簡化模型，提升泛化能力。4.簡述隨機森林的原理。答案：隨機森林基于Bagging集成學(xué)習(xí)。它從原始訓(xùn)練集有放回抽樣構(gòu)建多個子數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練決策樹，最后綜合各決策樹結(jié)果（分類用投票，回歸用平均）進行預(yù)測。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在實際應(yīng)用中如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法。答案：要考慮數(shù)據(jù)規(guī)模，小數(shù)據(jù)可選簡單算法如邏輯回歸；數(shù)據(jù)復(fù)雜非線性可選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。還要看任務(wù)類型，分類選決策樹等，回歸選線性回歸等。此外，對可解釋性要求高可選決策樹，對性能要求高可嘗試集成學(xué)習(xí)。2.談?wù)勥^擬合和欠擬合的原因及解決方法。答案：過擬合原因是模型復(fù)雜，過度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)細節(jié)。解決方法有正則化、剪枝、增加數(shù)據(jù)等。欠擬合是模型簡單，未學(xué)到數(shù)據(jù)特征?？稍黾犹卣鳌⒉捎酶鼜?fù)雜模型解決。3.探討特征工程對機器學(xué)習(xí)模型性能的重要性。答案：特征工程非常重要。它能提取有價值特征，去除噪聲特征，提高模型準(zhǔn)確性。合適的特征縮放可加速模型收斂。特征選擇能降低維