2025年人工智能工程師中級(jí)考試預(yù)測(cè)題集一、單選題（共10題，每題2分）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇？A.決策樹(shù)B.K-means聚類(lèi)C.線性回歸D.樸素貝葉斯2.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，以下哪個(gè)是常用的優(yōu)化器？A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.K-meansC.決策樹(shù)算法D.EM算法3.以下哪種損失函數(shù)適用于分類(lèi)問(wèn)題？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失C.L1損失D.均值絕對(duì)誤差（MAE）4.在特征工程中，以下哪種方法屬于降維技術(shù)？A.特征選擇B.特征編碼C.特征縮放D.特征提取5.以下哪種模型適用于處理序列數(shù)據(jù)？A.支持向量機(jī)（SVM）B.隨機(jī)森林C.LSTMD.K近鄰（KNN）6.在模型評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)適用于不均衡數(shù)據(jù)集？A.準(zhǔn)確率B.F1分?jǐn)?shù)C.AUCD.召回率7.以下哪種方法屬于集成學(xué)習(xí)方法？A.邏輯回歸B.隨機(jī)森林C.K-meansD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪種模型屬于Transformer架構(gòu)？A.RNNB.LSTMC.BERTD.決策樹(shù)9.以下哪種技術(shù)屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)范疇？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.Q學(xué)習(xí)C.決策樹(shù)D.支持向量機(jī)10.在模型調(diào)參中，以下哪個(gè)是常用的正則化方法？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.交叉驗(yàn)證C.L2正則化D.特征選擇二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些屬于常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.K-means聚類(lèi)D.樸素貝葉斯E.主成分分析（PCA）2.在特征工程中，以下哪些屬于特征處理方法？A.特征縮放B.特征編碼C.特征選擇D.特征提取E.特征平滑3.在模型評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)適用于分類(lèi)問(wèn)題？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.均方誤差（MSE）4.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪些屬于常見(jiàn)的層？A.卷積層B.全連接層C.激活層D.批歸一化層E.決策層5.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪些屬于常見(jiàn)的任務(wù)？A.機(jī)器翻譯B.情感分析C.文本分類(lèi)D.語(yǔ)音識(shí)別E.圖像分類(lèi)三、判斷題（共10題，每題1分）1.決策樹(shù)是一種非參數(shù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）2.K-means聚類(lèi)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（√）3.交叉熵?fù)p失適用于回歸問(wèn)題。（×）4.特征選擇可以減少模型的過(guò)擬合。（√）5.LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（√）6.AUC指標(biāo)適用于不均衡數(shù)據(jù)集。（√）7.隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法。（√）8.BERT是一種基于Transformer的模型。（√）9.Q學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。（√）10.L2正則化可以防止模型過(guò)擬合。（√）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題5分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常見(jiàn)的特征處理方法。3.說(shuō)明交叉驗(yàn)證在模型評(píng)估中的作用。4.描述LSTM的基本原理及其在序列數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)。5.解釋集成學(xué)習(xí)的概念，并列舉兩種常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法。五、論述題（共2題，每題10分）1.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。2.比較并分析不同優(yōu)化器（如SGD、Adam）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的優(yōu)缺點(diǎn)。答案單選題答案1.B2.A3.B4.A5.C6.B7.B8.C9.B10.C多選題答案1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D判斷題答案1.√2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√簡(jiǎn)答題答案1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)輸入輸出映射關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類(lèi)或降維。2.特征工程是通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，提取更有用的特征，以提高模型性能。常見(jiàn)的特征處理方法包括特征縮放、特征編碼、特征選擇。3.交叉驗(yàn)證通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，輪流作為驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集，從而更全面地評(píng)估模型性能，減少過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。4.LSTM是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)門(mén)控機(jī)制（輸入門(mén)、遺忘門(mén)、輸出門(mén)）控制信息的流動(dòng)，能夠有效處理序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。5.集成學(xué)習(xí)是通過(guò)組合多個(gè)模型，利用它們的互補(bǔ)性提高整體性能。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林和梯度提升樹(shù)。論述題答案1.特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要，因?yàn)樗苯佑绊懩Ｐ偷男阅堋Ｍㄟ^(guò)合理的特征處理，可以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。例如，在圖像識(shí)別中，通過(guò)特征提取和選擇，可以更有效地識(shí)別圖像內(nèi)容。在實(shí)際應(yīng)用中，特征工程往往需要結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行，才能達(dá)到最佳效果。2.不同的優(yōu)化器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中各有優(yōu)缺點(diǎn)。SGD簡(jiǎn)單易實(shí)