2025年大學(xué)《智能體育工程》專業(yè)題庫——應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)于運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法是監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-Means聚類B.主成分分析C.線性回歸D.DBSCAN聚類2.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法屬于插補(bǔ)方法？A.刪除含有缺失值的樣本B.填充均值或中位數(shù)C.確定缺失值類型D.以上都不是3.下列哪個(gè)指標(biāo)更適合用于評(píng)估不平衡數(shù)據(jù)集的模型性能？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1值4.決策樹算法屬于以下哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)5.在特征工程中，以下哪種方法不屬于特征選擇？A.遞歸特征消除B.主成分分析C.Lasso回歸D.以上都不是6.下列哪個(gè)不是常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法？A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.最大值標(biāo)準(zhǔn)化D.歸一化7.以下哪種模型適用于處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.K近鄰8.在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量模型的預(yù)測(cè)精度？A.均方誤差B.決策樹誤差C.相關(guān)系數(shù)D.距離度量9.以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.特征選擇C.模型集成D.以上都是10.在智能體育工程中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于以下哪個(gè)方面？A.運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集B.運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)C.運(yùn)動(dòng)設(shè)備設(shè)計(jì)D.運(yùn)動(dòng)場(chǎng)地規(guī)劃二、填空題（每空1分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為______學(xué)習(xí)和______學(xué)習(xí)兩大類。2.決策樹的常用算法有______和______。3.評(píng)估模型性能的常用指標(biāo)有______、______和______。4.特征工程主要包括______、______和______三個(gè)步驟。5.運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的主要來源包括______、______和______。6.時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括______和______。7.過擬合是指模型在______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。8.模型調(diào)參的常用方法有______和______。9.機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以用于______、______和______等方面。10.可穿戴設(shè)備在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集中常用的傳感器包括______、______和______。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.簡(jiǎn)述特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。3.簡(jiǎn)述過擬合和欠擬合的概念，并說明如何解決過擬合問題。4.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練優(yōu)化中的應(yīng)用。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)你收集了100名運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中包括年齡、訓(xùn)練時(shí)間、比賽成績(jī)?nèi)齻€(gè)特征。你使用線性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到了以下參數(shù)：w1=2,w2=1.5,w3=-0.5,b=50。請(qǐng)預(yù)測(cè)年齡為25歲，訓(xùn)練時(shí)間為10小時(shí)，比賽成績(jī)?yōu)?0分的運(yùn)動(dòng)員的預(yù)測(cè)值。2.假設(shè)你使用支持向量機(jī)模型對(duì)運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)進(jìn)行分類，得到了以下分類結(jié)果：正類有60個(gè)樣本，負(fù)類有40個(gè)樣本。模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率為0.85，精確率為0.8，請(qǐng)計(jì)算模型的召回率和F1值。五、編程題（每題15分，共30分）1.使用Python和scikit-learn庫，對(duì)以下運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，并繪制回歸曲線。數(shù)據(jù)包括運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練時(shí)間和比賽成績(jī)。訓(xùn)練時(shí)間：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]比賽成績(jī)：[50,55,60,65,70,75,80,85,90,95]2.使用Python和scikit-learn庫，對(duì)以下運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行K-Means聚類分析，并將聚類結(jié)果可視化。數(shù)據(jù)包括運(yùn)動(dòng)員的年齡和體重。年齡：[20,22,23,24,25,26,27,28,29,30]體重：[60,62,64,65,67,68,70,72,74,76]試卷答案一、選擇題1.C解析：線性回歸是典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于預(yù)測(cè)連續(xù)型目標(biāo)變量。2.B解析：填充均值或中位數(shù)是插補(bǔ)缺失值的一種常見方法，旨在保留數(shù)據(jù)集的整體分布特征。3.C解析：召回率更關(guān)注于模型正確識(shí)別出的正類樣本占所有正類樣本的比例，對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集更具參考價(jià)值。4.A解析：決策樹算法通過樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，用于分類和回歸任務(wù)。5.B解析：主成分分析是降維方法，不屬于特征選擇。特征選擇是指從現(xiàn)有特征中選擇一部分最有代表性的特征。6.C解析：最大值標(biāo)準(zhǔn)化不是常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法。常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。7.C解析：支持向量機(jī)能夠通過核函數(shù)處理非線性關(guān)系，適用于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)任務(wù)。8.A解析：均方誤差是衡量時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度的常用指標(biāo)，表示預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平均平方差。9.D解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇和模型集成都可以提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加數(shù)據(jù)多樣性；特征選擇可以提取更有用的特征；模型集成可以降低模型方差。10.B解析：機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員的未來表現(xiàn)，為訓(xùn)練和比賽提供指導(dǎo)。二、填空題1.監(jiān)督；無監(jiān)督解析：機(jī)器學(xué)習(xí)主要分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。2.ID3；C4.5解析：ID3和C4.5是決策樹的兩種常用算法，基于信息增益或信息增益率進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分裂。3.準(zhǔn)確率；精確率；召回率解析：準(zhǔn)確率、精確率和召回率是評(píng)估分類模型性能的常用指標(biāo)，分別表示模型預(yù)測(cè)正確的比例、預(yù)測(cè)為正類的樣本中實(shí)際為正類的比例、實(shí)際為正類的樣本中被模型正確預(yù)測(cè)的比例。4.特征提?。惶卣鬟x擇；特征轉(zhuǎn)換解析：特征工程包括從原始數(shù)據(jù)中提取有用信息，選擇最相關(guān)的特征，并對(duì)特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換以適應(yīng)模型需求。5.可穿戴設(shè)備；傳感器；視頻分析解析：運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的主要來源包括可穿戴設(shè)備（如智能手表、運(yùn)動(dòng)手環(huán)）、各種傳感器（如加速度計(jì)、陀螺儀）以及視頻分析技術(shù)。6.序列性；依賴性解析：時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)點(diǎn)按時(shí)間順序排列，相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)之間存在相關(guān)性或依賴性。7.訓(xùn)練；測(cè)試解析：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上擬合得非常好，但無法很好地泛化到新的測(cè)試數(shù)據(jù)上。8.網(wǎng)格搜索；隨機(jī)搜索解析：模型調(diào)參的常用方法包括網(wǎng)格搜索（GridSearch）和隨機(jī)搜索（RandomSearch），用于尋找模型的最優(yōu)參數(shù)組合。9.運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練優(yōu)化；運(yùn)動(dòng)損傷預(yù)防；運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)提升解析：機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以用于優(yōu)化訓(xùn)練計(jì)劃、預(yù)防運(yùn)動(dòng)損傷以及提升運(yùn)動(dòng)員的比賽表現(xiàn)。10.加速度計(jì)；陀螺儀；心率傳感器解析：可穿戴設(shè)備中常用的傳感器包括用于測(cè)量運(yùn)動(dòng)加速度和角速度的加速度計(jì)和陀螺儀，以及用于測(cè)量心率的傳感器。三、簡(jiǎn)答題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，目的是預(yù)測(cè)新的、未見過的數(shù)據(jù)的輸出。無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式，如聚類或降維。2.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)流程中至關(guān)重要的一步，它能夠從原始數(shù)據(jù)中提取出最有用的信息，選擇與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，并轉(zhuǎn)換特征以適應(yīng)模型的輸入要求。良好的特征工程可以提高模型的性能和泛化能力，甚至可以彌補(bǔ)模型本身的不足。3.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上擬合得非常好，但無法很好地泛化到新的測(cè)試數(shù)據(jù)上。欠擬合是指模型過于簡(jiǎn)單，未能捕捉到數(shù)據(jù)中的基本模式。解決過擬合問題的方法包括：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化）、降低模型復(fù)雜度（如減少層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量）、使用交叉驗(yàn)證進(jìn)行模型選擇、使用集成學(xué)習(xí)方法（如Bagging、Boosting）。4.機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練優(yōu)化中的應(yīng)用可以通過分析運(yùn)動(dòng)員的歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)和表現(xiàn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)其未來的表現(xiàn)趨勢(shì)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果制定個(gè)性化的訓(xùn)練計(jì)劃。例如，可以預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員在特定項(xiàng)目上的最佳訓(xùn)練強(qiáng)度和訓(xùn)練時(shí)間，或者預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員在即將到來的比賽中的可能成績(jī)，從而幫助教練制定更有效的訓(xùn)練策略，提高運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練效率和比賽成績(jī)。四、計(jì)算題1.預(yù)測(cè)值=w1*年齡+w2*訓(xùn)練時(shí)間+w3*比賽成績(jī)+b預(yù)測(cè)值=2*25+1.5*10+(-0.5)*80+50預(yù)測(cè)值=50+15-40+50預(yù)測(cè)值=75解析：根據(jù)線性回歸模型的公式，將給定的參數(shù)和樣本特征值代入公式進(jìn)行計(jì)算，即可得到預(yù)測(cè)值。2.召回率=TP/(TP+FN)=0.8/(0.8+0.2)=0.8F1值=2*(精確率*召回率)/(精確率+召回率)=2*(0.8*0.85)/(0.8+0.85)=0.8196解析：根據(jù)給定的分類結(jié)果和性能指標(biāo)，首先計(jì)算召回率，然后根據(jù)召回率和精確率計(jì)算F1值。五、編程題1.代碼示例（Python）：```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]).reshape(-1,1)y=np.array([50,55,60,65,70,75,80,85,90,95])#線性回歸模型model=LinearRegression()model.fit(x,y)#預(yù)測(cè)y_pred=model.predict(x)#繪制回歸曲線plt.scatter(x,y,color='blue')plt.plot(x,y_pred,color='red')plt.xlabel('訓(xùn)練時(shí)間')plt.ylabel('比賽成績(jī)')plt.title('線性回歸分析')plt.show()```2.代碼示例（Python）：```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans#運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)x=np.array([20,22,23,24,25,26,27,28,29,30]).reshape(-1,1)y=np.array([60,62,64,65,67,68,70,72,74,76]).reshape(-1,1)data=np.hstack((x,y))#K-Means聚類model=KMeans(n_clusters=2)model.fit(data)#聚類結(jié)果labels=model.labels_centroids=model.cluster_centers_#可視化plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels)plt.scatter(centroids[:,0],cent