2025年高職人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.線性回歸2.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)模型性能有重要影響。一般來說，K值較小會(huì)導(dǎo)致模型（）。A.泛化能力變強(qiáng)，偏差變大B.泛化能力變強(qiáng)，方差變大C.泛化能力變?nèi)?，偏差變大D.泛化能力變?nèi)酰讲钭兇?.下列關(guān)于梯度下降法的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.梯度下降法是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度的方向是函數(shù)值下降最快的方向C.批量梯度下降每次更新參數(shù)時(shí)使用所有樣本D.隨機(jī)梯度下降每次更新參數(shù)時(shí)只使用一個(gè)樣本4.對(duì)于一個(gè)二分類問題，邏輯回歸模型的輸出值范圍是（）。A.(-∞,+∞)B.(0,1)C.(-1,1)D.(0,+∞)5.支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)（），將不同類別的樣本分開。A.超平面B.決策樹C.線性回歸方程D.聚類中心6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）。A.增加模型的非線性能力B.對(duì)輸入進(jìn)行歸一化處理C.計(jì)算梯度D.加速模型收斂7.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理（）數(shù)據(jù)。A.結(jié)構(gòu)化B.非結(jié)構(gòu)化C.文本D.時(shí)間序列8.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用較為廣泛？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam9.模型評(píng)估中，準(zhǔn)確率（Accuracy）的計(jì)算公式是（）。A.預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)/總樣本數(shù)B.預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的樣本數(shù)/總樣本數(shù)C.真正例數(shù)/(真正例數(shù)+假正例數(shù))D.真正例數(shù)/(真正例數(shù)+假反例數(shù))10.交叉驗(yàn)證（CrossValidation）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.優(yōu)化模型的超參數(shù)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)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，少選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中特征工程的方法有（）。A.特征選擇B.特征提取C.特征縮放D.特征編碼2.決策樹的構(gòu)建過程中，常用的劃分準(zhǔn)則有（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼系數(shù)D.均方誤差3.線性回歸模型的基本假設(shè)包括（）。A.線性關(guān)系B.獨(dú)立同分布C.誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布D.誤差項(xiàng)均值為04.深度學(xué)習(xí)中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含以下哪些層？（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.卷積層5.在模型評(píng)估中，常用的評(píng)估指標(biāo)有（）。A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1值三、填空題（總共10題，每題2分，請(qǐng)將正確答案填寫在橫線上）1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、__________和降維等。2.樸素貝葉斯算法基于__________假設(shè)，即特征之間相互獨(dú)立。3.梯度下降法中的步長(zhǎng)（LearningRate）過大可能導(dǎo)致模型__________，步長(zhǎng)過小可能導(dǎo)致模型收斂速度過慢。4.邏輯回歸模型通過__________函數(shù)將線性回歸的輸出轉(zhuǎn)換為概率值。5.支持向量機(jī)中的核函數(shù)用于將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到__________空間中。6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過__________函數(shù)對(duì)輸入進(jìn)行加權(quán)求和并加上偏置后輸出。7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層通過卷積核與輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的__________特征。8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）主要用于處理__________數(shù)據(jù)，如文本、語音等。9.模型評(píng)估中的混淆矩陣（ConfusionMatrix）用于展示模型在各個(gè)類別上的__________情況。10.超參數(shù)調(diào)整的方法包括網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和__________等。四、簡(jiǎn)答題（總共2題，每題15分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下決策樹算法，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋一下深度學(xué)習(xí)中反向傳播算法的原理。五、案例分析題（總共1題，20分）某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買歷史數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等信息。現(xiàn)在希望構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)用戶未來可能購(gòu)買的商品類別，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。1.請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，說明需要用到哪些算法和步驟。2.如果在模型訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)模型準(zhǔn)確率較低，你認(rèn)為可能有哪些原因？如何進(jìn)行改進(jìn)？答案：一、1.C2.D3.B4.B5.A6.A7.B8.D9.A10.B二、1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABCD三、1.聚類2.特征條件獨(dú)立3.發(fā)散4.sigmoid5.高維6.激活7.局部8.序列9.預(yù)測(cè)與真實(shí)10.貝葉斯優(yōu)化四、1.決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的分類和回歸算法。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋；不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化等預(yù)處理；能夠處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：容易過擬合；對(duì)數(shù)據(jù)的微小變化敏感；在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。2.反向傳播算法是用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種重要算法。其原理是：首先計(jì)算輸出層的誤差，然后根據(jù)誤差反向傳播計(jì)算隱藏層的誤差，通過誤差來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)（權(quán)重和偏置），使得損失函數(shù)最小化。具體過程包括前向傳播計(jì)算輸出值，反向傳播計(jì)算梯度，利用梯度下降等方法更新參數(shù)。五、1.算法：可以使用決策樹算法如ID3、C4.5等，也可以使用樸素貝葉斯算法。步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、特征提取等；選擇合適的算法進(jìn)行模型訓(xùn)練；使用交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型性能；根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或選擇更合適的算法