第1頁(yè)學(xué)院：專業(yè)班級(jí)：姓名：學(xué)院：專業(yè)班級(jí)：姓名：學(xué)號(hào)：裝訂線內(nèi)不要答題學(xué)院/專業(yè)：__________姓名：__________學(xué)號(hào)：__________注意事項(xiàng)：1、本試卷滿分100分。2、考試時(shí)間120分鐘。題號(hào)一二三四五六七得分得分評(píng)閱人一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)記B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輸出標(biāo)記C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要進(jìn)行模型評(píng)估2.在決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.歐氏距離D.余弦相似度3.支持向量機(jī)（SVM）的主要目標(biāo)是（）A.最大化分類間隔B.最小化分類間隔C.最大化樣本數(shù)量D.最小化樣本數(shù)量4.以下哪種算法不屬于聚類算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法5.對(duì)于線性回歸模型，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸模型的目標(biāo)是找到一條直線來擬合數(shù)據(jù)B.線性回歸模型的損失函數(shù)通常是均方誤差C.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.線性回歸模型不需要進(jìn)行特征縮放6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.提高模型的訓(xùn)練速度7.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支B.深度學(xué)習(xí)主要用于處理圖像、語(yǔ)音等復(fù)雜數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個(gè)隱藏層D.深度學(xué)習(xí)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證的主要目的是（）A.提高模型的訓(xùn)練速度B.評(píng)估模型的泛化能力C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.增加模型的復(fù)雜度9.以下哪種算法常用于處理文本分類問題（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.樸素貝葉斯算法D.K-Means算法10.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程的主要目的是（）A.增加數(shù)據(jù)的維度B.提高模型的訓(xùn)練速度C.提取有價(jià)值的特征，提高模型性能D.減少數(shù)據(jù)的規(guī)模二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下哪些屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法E.DBSCAN算法2.對(duì)于支持向量機(jī)（SVM），以下說法正確的是（）A.SVM可以處理線性可分和非線性可分的數(shù)據(jù)B.SVM的核心思想是找到最大間隔超平面C.SVM的分類間隔越大，模型的泛化能力越強(qiáng)D.SVM只適用于二分類問題E.SVM需要進(jìn)行核函數(shù)選擇3.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，常用的優(yōu)化算法有（）A.梯度下降算法B.隨機(jī)梯度下降算法C.Adagrad算法D.Adadelta算法E.RMSProp算法4.以下哪些方法可以用于處理機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少模型的復(fù)雜度C.進(jìn)行特征選擇D.增加模型的參數(shù)數(shù)量E.使用正則化方法5.對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型，以下說法正確的是（）A.深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源B.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高D.深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征E.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了很好的效果三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷以下說法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)填“√”或“×”）1.機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并利用這些規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策。（）2.決策樹算法是一種基于貪心策略的遞歸劃分算法。（）3.支持向量機(jī)（SVM）只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）4.K-Means算法是一種基于距離度量的聚類算法。（）5.線性回歸模型的參數(shù)可以通過最小二乘法求解。（）6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的連接權(quán)重是隨機(jī)初始化的。（）7.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，通常會(huì)出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸的問題。（）8.交叉驗(yàn)證可以有效地評(píng)估模型的泛化能力。（）9.樸素貝葉斯算法是一種基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。（）10.特征工程對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能沒有影響。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹決策樹算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。2.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)（SVM）的核函數(shù)的作用，并列舉幾種常見的核函數(shù)。3.請(qǐng)說明深度學(xué)習(xí)模型在哪些方面具有優(yōu)勢(shì)，以及面臨的挑戰(zhàn)有哪些。五、綜合題（總共2題，每題15分）1.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征和一個(gè)標(biāo)記。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型