2025年大學(xué)《材料智能技術(shù)-機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》考試備考試題及答案解析單位所屬部門：________姓名：________考場(chǎng)號(hào)：________考生號(hào)：________一、選擇題1.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本任務(wù)不包括（）A.分類B.回歸C.聚類D.優(yōu)化答案：D解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸和聚類等，用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取模式。優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中可能涉及的技術(shù)手段，但不是其基本任務(wù)。2.下列哪個(gè)不是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.線性回歸B.決策樹C.K近鄰D.K均值答案：D解析：線性回歸、決策樹和K近鄰都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。K均值是聚類算法，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合現(xiàn)象通常發(fā)生在（）A.模型復(fù)雜度過低B.模型復(fù)雜度過高C.數(shù)據(jù)量不足D.數(shù)據(jù)質(zhì)量不高答案：B解析：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。這通常發(fā)生在模型過于復(fù)雜，能夠記住訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲和細(xì)節(jié)時(shí)。4.下列哪個(gè)不是交叉驗(yàn)證的常見方法（）A.留一法B.K折交叉驗(yàn)證C.分層抽樣D.單一樣本驗(yàn)證答案：D解析：留一法、K折交叉驗(yàn)證和分層抽樣都是常見的交叉驗(yàn)證方法，用于評(píng)估模型的泛化能力。單一樣本驗(yàn)證不是交叉驗(yàn)證的方法。5.下列哪個(gè)不是特征工程的方法（）A.特征選擇B.特征提取C.模型調(diào)參D.特征縮放答案：C解析：特征工程包括特征選擇、特征提取和特征縮放等方法，用于提高模型的性能。模型調(diào)參屬于模型訓(xùn)練的一部分，不屬于特征工程。6.下列哪個(gè)不是常用的距離度量方法（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.決策樹距離答案：D解析：歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度都是常用的距離度量方法，用于衡量樣本之間的相似度。決策樹距離不是常用的距離度量方法。7.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度C.引入非線性D.提高計(jì)算速度答案：C解析：激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性，使得模型能夠?qū)W習(xí)和表示復(fù)雜的模式。8.下列哪個(gè)不是常用的優(yōu)化算法（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdamD.粒子群優(yōu)化答案：D解析：梯度下降、隨機(jī)梯度下降和Adam都是常用的優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)。粒子群優(yōu)化是一種啟發(fā)式優(yōu)化算法，但不是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法。9.在集成學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一種（）A.?bagging方法B.boosting方法C.聚類方法D.回歸方法答案：A解析：隨機(jī)森林是一種基于bagging方法的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并進(jìn)行組合來提高模型的泛化能力。10.下列哪個(gè)不是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.相關(guān)性系數(shù)答案：D解析：準(zhǔn)確率、精確率和召回率是常用的分類模型評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于衡量模型的性能。相關(guān)性系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系，不是分類模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。11.下列哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.集成學(xué)習(xí)答案：D解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。集成學(xué)習(xí)是一種利用多個(gè)模型來提高預(yù)測(cè)性能的技術(shù)，不是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型。12.在特征選擇方法中，遞歸特征消除（RFE）屬于（）A.基于過濾的方法B.基于包裹的方法C.基于嵌入的方法D.基于優(yōu)化的方法答案：B解析：遞歸特征消除（RFE）是一種基于包裹的特征選擇方法，通過遞歸地移除特征并評(píng)估模型性能來進(jìn)行選擇?；谶^濾的方法不依賴模型，基于嵌入的方法將特征選擇集成到模型訓(xùn)練中，基于優(yōu)化的方法通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)來進(jìn)行特征選擇。13.下列哪個(gè)不是常用的損失函數(shù)（）A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.Hinge損失D.Kullback-Leibler散度答案：D解析：均方誤差、交叉熵?fù)p失和Hinge損失是常用的損失函數(shù)，分別用于回歸、分類和SVM等任務(wù)。Kullback-Leibler散度通常用于衡量?jī)蓚€(gè)概率分布之間的差異，不是常用的損失函數(shù)。14.在決策樹中，信息增益通常用于（）A.節(jié)點(diǎn)分裂B.特征選擇C.模型訓(xùn)練D.模型評(píng)估答案：A解析：信息增益是決策樹中常用的節(jié)點(diǎn)分裂準(zhǔn)則，用于衡量分裂前后信息熵的減少程度，選擇信息增益最大的特征進(jìn)行分裂。15.下列哪個(gè)不是常用的正則化方法（）A.Lasso回歸B.Ridge回歸C.DropoutD.均值歸一化答案：D解析：Lasso回歸和Ridge回歸是常用的L1和L2正則化方法，Dropout是一種正則化技術(shù)，用于防止過擬合。均值歸一化是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，用于將特征的均值縮放到零。16.在支持向量機(jī)（SVM）中，核函數(shù)的作用是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度C.變換特征空間D.提高計(jì)算速度答案：C解析：核函數(shù)用于將數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)變得線性可分，從而提高模型的分類能力。17.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，反向傳播算法用于（）A.初始化權(quán)重B.更新權(quán)重C.選擇激活函數(shù)D.選擇優(yōu)化算法答案：B解析：反向傳播算法通過計(jì)算損失函數(shù)對(duì)權(quán)重的梯度，并根據(jù)梯度更新權(quán)重，從而最小化損失函數(shù)。18.在集成學(xué)習(xí)中，裝袋（Bagging）方法通常與哪種學(xué)習(xí)器結(jié)合使用（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.支持向量機(jī)答案：A解析：裝袋（Bagging）方法通常與決策樹結(jié)合使用，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并對(duì)它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合來提高模型的泛化能力。19.在模型評(píng)估中，交叉驗(yàn)證的主要目的是（）A.減少訓(xùn)練時(shí)間B.提高模型復(fù)雜度C.評(píng)估模型的泛化能力D.選擇最佳參數(shù)答案：C解析：交叉驗(yàn)證通過將數(shù)據(jù)分成多個(gè)子集，并在不同的子集上訓(xùn)練和評(píng)估模型，從而評(píng)估模型的泛化能力，避免過擬合。20.下列哪個(gè)不是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）A.F1分?jǐn)?shù)B.AUCC.R2D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)答案：D解析：F1分?jǐn)?shù)、AUC和R2是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別用于衡量分類模型的綜合性能、ROC曲線下面積和回歸模型的擬合優(yōu)度。皮爾遜相關(guān)系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系，不是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。二、多選題1.下列哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用領(lǐng)域（）A.圖像識(shí)別B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.金融風(fēng)控E.標(biāo)準(zhǔn)制定答案：ABCD解析：機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和金融風(fēng)控等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。標(biāo)準(zhǔn)制定通常不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。2.下列哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.線性回歸B.決策樹C.K近鄰D.K均值E.邏輯回歸答案：ABCE解析：線性回歸、決策樹、K近鄰和邏輯回歸都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要在有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。K均值是聚類算法，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。3.下列哪些是常用的特征工程方法（）A.特征選擇B.特征提取C.特征縮放D.模型調(diào)參E.數(shù)據(jù)清洗答案：ABCE解析：特征選擇、特征提取、特征縮放和數(shù)據(jù)清洗都是常用的特征工程方法。模型調(diào)參屬于模型訓(xùn)練的一部分，不屬于特征工程。4.下列哪些屬于常用的距離度量方法（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.Minkowski距離E.決策樹距離答案：ABCD解析：歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度和Minkowski距離都是常用的距離度量方法。決策樹距離不是常用的距離度量方法。5.下列哪些屬于常用的優(yōu)化算法（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdamD.AdaGradE.模型選擇答案：ABCD解析：梯度下降、隨機(jī)梯度下降、Adam和AdaGrad都是常用的優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)。模型選擇不是優(yōu)化算法。6.下列哪些屬于常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.相關(guān)性系數(shù)答案：ABCD解析：準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，特別是用于分類模型的性能評(píng)估。相關(guān)性系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系。7.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，下列哪些屬于常見的層（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.激活層E.優(yōu)化層答案：ABCD解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含輸入層、隱藏層和輸出層，隱藏層中可能包含激活層，用于引入非線性。優(yōu)化層不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見的層。8.下列哪些屬于集成學(xué)習(xí)的常見方法（）A.決策樹集成B.隨機(jī)森林C.AdaBoostD.提升樹E.樸素貝葉斯答案：ABCD解析：決策樹集成、隨機(jī)森林、AdaBoost和提升樹都是常見的集成學(xué)習(xí)方法。樸素貝葉斯是一種分類算法，不屬于集成學(xué)習(xí)。9.在模型訓(xùn)練過程中，下列哪些屬于常見的正則化方法（）A.Lasso回歸B.Ridge回歸C.DropoutD.早停E.數(shù)據(jù)歸一化答案：ABCD解析：Lasso回歸、Ridge回歸、Dropout和早停都是常見的正則化方法，用于防止過擬合。數(shù)據(jù)歸一化是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。10.下列哪些屬于常見的交叉驗(yàn)證方法（）A.留一法B.K折交叉驗(yàn)證C.分層抽樣D.單一樣本驗(yàn)證E.組交叉驗(yàn)證答案：ABCE解析：留一法、K折交叉驗(yàn)證、分層抽樣和組交叉驗(yàn)證都是常見的交叉驗(yàn)證方法。單一樣本驗(yàn)證不是交叉驗(yàn)證的方法。11.下列哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的常見類型（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)E.集成學(xué)習(xí)答案：ABC解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)雖然與機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，但通常不被視為機(jī)器學(xué)習(xí)的基本類型。監(jiān)督學(xué)習(xí)用于有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)任務(wù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的模式發(fā)現(xiàn)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)利用少量有標(biāo)簽和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。12.下列哪些屬于常用的特征工程方法（）A.特征選擇B.特征提取C.特征編碼D.模型調(diào)參E.數(shù)據(jù)清洗答案：ABCE解析：特征工程是提高模型性能的關(guān)鍵步驟，常用的方法包括特征選擇（選擇最相關(guān)的特征）、特征提?。▽⒃继卣鬓D(zhuǎn)換為新的特征表示）、特征編碼（將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征）以及數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值和異常值）。模型調(diào)參屬于模型訓(xùn)練的一部分，不屬于特征工程。13.下列哪些屬于常用的距離度量方法（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)E.Minkowski距離答案：ABCE解析：常用的距離度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度（衡量向量方向的相似性）和Minkowski距離（歐氏距離和曼哈頓距離的推廣）。皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量的是兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度，雖然它可以用來衡量相似性，但通常不被視為距離度量方法。14.下列哪些屬于常用的分類算法（）A.邏輯回歸B.線性回歸C.K近鄰D.支持向量機(jī)E.決策樹答案：ACDE解析：常用的分類算法包括邏輯回歸、K近鄰、支持向量機(jī)和決策樹。線性回歸主要用于回歸任務(wù)，不是分類算法。15.下列哪些屬于常用的回歸算法（）A.線性回歸B.支持向量回歸C.決策樹回歸D.K近鄰回歸E.邏輯回歸答案：ABCD解析：常用的回歸算法包括線性回歸、支持向量回歸、決策樹回歸和K近鄰回歸。邏輯回歸是分類算法，不是回歸算法。16.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，下列哪些屬于常見的層（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.激活層E.批歸一化層答案：ABCDE解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含輸入層、隱藏層、輸出層、激活層和批歸一化層。輸入層接收輸入數(shù)據(jù)，隱藏層進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，輸出層產(chǎn)生最終預(yù)測(cè)，激活層引入非線性，批歸一化層用于歸一化層輸入，加速訓(xùn)練和提高穩(wěn)定性。17.下列哪些屬于常用的優(yōu)化算法（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdamD.AdaGradE.RMSprop答案：ABCDE解析：常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機(jī)梯度下降、Adam、AdaGrad和RMSprop。這些算法用于最小化損失函數(shù)，并更新模型參數(shù)。18.下列哪些屬于常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.AUC答案：ABCDE解析：常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC。這些指標(biāo)用于評(píng)估分類模型的性能。準(zhǔn)確率衡量模型預(yù)測(cè)正確的比例，精確率衡量預(yù)測(cè)為正的樣本中實(shí)際為正的比例，召回率衡量實(shí)際為正的樣本中被預(yù)測(cè)為正的比例，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均，AUC是ROC曲線下面積，衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。19.在模型評(píng)估中，下列哪些屬于常見的交叉驗(yàn)證方法（）A.留一法B.K折交叉驗(yàn)證C.分層抽樣D.單一樣本驗(yàn)證E.組交叉驗(yàn)證答案：ABCE解析：常見的交叉驗(yàn)證方法包括留一法、K折交叉驗(yàn)證、分層抽樣和組交叉驗(yàn)證。留一法每次留出一個(gè)樣本作為驗(yàn)證集，K折交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)分成K份，輪流使用K-1份作為訓(xùn)練集，1份作為驗(yàn)證集，分層抽樣保證每個(gè)折中每個(gè)類別的比例相同，組交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)分成若干組，每組進(jìn)行交叉驗(yàn)證。單一樣本驗(yàn)證不是交叉驗(yàn)證的方法。20.下列哪些屬于集成學(xué)習(xí)的常見方法（）A.決策樹集成B.隨機(jī)森林C.AdaBoostD.提升樹E.?bagging答案：ABCDE解析：集成學(xué)習(xí)是組合多個(gè)模型來提高性能的技術(shù)，常見的集成學(xué)習(xí)方法包括決策樹集成、隨機(jī)森林、AdaBoost、提升樹和bagging。決策樹集成通過組合多個(gè)決策樹來提高性能，隨機(jī)森林是bagging的一種實(shí)現(xiàn)，AdaBoost和提升樹是boosting的實(shí)現(xiàn)，bagging通過構(gòu)建多個(gè)模型并取平均值來提高泛化能力。三、判斷題1.機(jī)器學(xué)習(xí)是一種無需編程的人工智能技術(shù)。（）答案：錯(cuò)誤解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它依賴于算法和編程來實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和做出預(yù)測(cè)或決策。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)需要編程，而不是無需編程。2.決策樹算法是一種非參數(shù)模型。（）答案：正確解析：決策樹算法是一種非參數(shù)模型，因?yàn)樗恍枰獙?duì)數(shù)據(jù)的分布做出任何假設(shè)，而是直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策規(guī)則。3.在邏輯回歸中，sigmoid函數(shù)將輸出值壓縮到0和1之間。（）答案：正確解析：邏輯回歸使用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，其輸出值范圍在0和1之間，可以解釋為概率值。4.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。（）答案：正確解析：過擬合是指模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在新的、未見過的數(shù)據(jù)上泛化能力差，表現(xiàn)較差。5.正則化是一種防止過擬合的技術(shù)。（）答案：正確解析：正則化通過在損失函數(shù)中加入懲罰項(xiàng)，限制模型復(fù)雜度，從而防止過擬合。6.提升樹是一種集成學(xué)習(xí)方法，它構(gòu)建多個(gè)弱學(xué)習(xí)器并將其組合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。（）答案：正確解析：提升樹（如AdaBoost）是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過迭代地訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器，并組合它們的預(yù)測(cè)來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。7.留一法交叉驗(yàn)證在數(shù)據(jù)量較大時(shí)效率很高。（）答案：錯(cuò)誤解析：留一法交叉驗(yàn)證在數(shù)據(jù)量較大時(shí)需要訓(xùn)練和評(píng)估模型多次，效率較低。8.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中不可或缺的一部分。（）答案：正確解析：特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以使用的特征的過程，對(duì)于提高模型性能至關(guān)重要。9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法是一種梯度下降算法。（）答案：正確解析：反向傳播算法通過計(jì)算損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，并使用梯度下降法更新參數(shù)。10.交叉驗(yàn)證主要用于評(píng)估模型的泛化能力。（）答案：正確解析：交叉驗(yàn)證通過將數(shù)據(jù)分成多個(gè)