2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（機(jī)器學(xué)習(xí)入門）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4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.以下哪個(gè)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.邏輯回歸2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪種情況會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合？（）A.模型復(fù)雜度太低B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量太少C.模型復(fù)雜度太高D.測(cè)試數(shù)據(jù)量太少3.下列關(guān)于梯度下降算法的說法，錯(cuò)誤的是（）A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.步長(zhǎng)越大，算法收斂越快D.梯度下降可以用于求解函數(shù)的最小值4.對(duì)于線性回歸模型，其損失函數(shù)通常采用（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.0-1損失函數(shù)D.鉸鏈損失函數(shù)5.以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)降維？（）A.決策樹B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)模型性能有重要影響。當(dāng)K值較小時(shí)，模型會(huì)（）A.更靈活，容易受到噪聲影響B(tài).更保守，偏差較大C.更穩(wěn)定，泛化能力強(qiáng)D.不受K值影響7.邏輯回歸模型中，用于將線性回歸的輸出轉(zhuǎn)換為概率值的函數(shù)是（）A.sigmoid函數(shù)B.softmax函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.tanh函數(shù)8.以下哪個(gè)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的正則化方法？（）A.L1正則化B.L2正則化C.數(shù)據(jù)歸一化D.隨機(jī)失活9.在決策樹構(gòu)建過程中，選擇劃分屬性的依據(jù)通常是（）A.信息增益B.信息熵C.基尼指數(shù)D.以上都是10.下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，正確的是（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性問題B.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定會(huì)提高模型性能C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中不會(huì)出現(xiàn)梯度消失問題二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題至少有兩個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括（）A.分類B.聚類C.回歸D.降維2.以下哪些是評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值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)立性C.正態(tài)性D.方差齊性4.以下哪些算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.樸素貝葉斯B.層次聚類C.DBSCAN密度聚類D.隱馬爾可夫模型5.在深度學(xué)習(xí)中，常用的優(yōu)化器有（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam三、填空題（總共10題，每題3分，請(qǐng)將正確答案填在橫線上）1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括______、______、______和______。2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中，根據(jù)輸出變量的類型，可分為______和______問題。3.梯度下降算法中，步長(zhǎng)的選擇會(huì)影響算法的______和______。4.決策樹的節(jié)點(diǎn)包括______節(jié)點(diǎn)和______節(jié)點(diǎn)。5.支持向量機(jī)的核心思想是找到一個(gè)______，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。6.聚類算法中，常用的距離度量方法有______、______和______等。7.邏輯回歸模型中，模型的參數(shù)通過______方法進(jìn)行估計(jì)。8.正則化的目的是防止模型出現(xiàn)______現(xiàn)象。9.深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理______數(shù)據(jù)。10.模型評(píng)估中，常用的交叉驗(yàn)證方法有______、______和______等。四、簡(jiǎn)答題（總共2題，每題15分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹決策樹算法的基本原理和構(gòu)建過程。2.闡述梯度下降算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用以及其實(shí)現(xiàn)步驟。五、綜合應(yīng)用題（1題，20分）給定以下數(shù)據(jù)集，使用K近鄰算法預(yù)測(cè)新樣本（x=3,y=4）的類別。數(shù)據(jù)集如下：|樣本|特征x|特征y|類別||---|---|---|---||1|1|1|A||2|2|1|A||3|1|2|B||4|2|2|B||5|3|1|A||6|3|2|B|（注意：距離計(jì)算采用歐氏距離）答案：一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.B6.A7.A8.D9.D10.C二、多項(xiàng)選擇題1.AC2.ABC3.ABCD4.BC5.ABCD三、填空題1.分類、回歸、聚類、降維2.分類、回歸3.收斂速度、收斂結(jié)果4.內(nèi)部、葉5.最優(yōu)超平面6.歐氏距離、曼哈頓距離、余弦距離7.極大似然估計(jì)8.過擬合9.圖像10.留出法、交叉驗(yàn)證法、自助法四、簡(jiǎn)答題1.決策樹算法的基本原理是基于信息論中的信息增益來選擇最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)集逐步劃分為不同的子集，最終形成一棵決策樹。構(gòu)建過程如下：首先，計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為根節(jié)點(diǎn)；然后，根據(jù)該屬性的不同取值，將數(shù)據(jù)集劃分為若干子集；接著，對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述步驟，構(gòu)建子樹；直到子集中所有樣本屬于同一類別或者沒有可劃分的屬性為止。2.梯度下降算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于求解目標(biāo)函數(shù)的最小值。其實(shí)現(xiàn)步驟如下：首先，初始化模型參數(shù)；然后計(jì)算目標(biāo)函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度；接著根據(jù)梯度和步長(zhǎng)更新參數(shù)；重復(fù)上述步驟，直到梯度足夠小或者達(dá)到最大迭代次數(shù)，此時(shí)得到的參數(shù)即為目標(biāo)函數(shù)的最小值對(duì)應(yīng)的參數(shù)。五、綜合應(yīng)用題1.計(jì)算新樣本與各已知樣本的歐氏距離：-與樣本1的距離：$\sqrt{(3-1)^2+(4-1)^2}=\sqrt{4+9}=\sqrt{13}$-與樣本2的距離：$\sqrt{(3-2)^2+(4-1)^2}=\sqrt{1+9}=\sqrt{10}$-與樣本3的距離：$\sqrt{(3-1)^2+(4-2)^2}=\sqrt{4+4}=\sqrt{8}$-與樣本4的距離：$\sqrt{(3-2)^2+(4-2)^2}=\sqrt{1+4}=\sqrt{5}$-與樣本5的距離：$\sqrt{(3-3)^2+(4-