2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用）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)將正確答案填入括號(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，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).更穩(wěn)定，泛化能力強(qiáng)C.對(duì)數(shù)據(jù)分布不敏感D.計(jì)算復(fù)雜度降低3.對(duì)于一個(gè)二分類問題，邏輯回歸模型的輸出值表示（）。A.屬于某一類別的概率B.預(yù)測的具體類別C.分類的置信度D.數(shù)據(jù)的特征值4.下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成B.可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.訓(xùn)練過程就是調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)5.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來評(píng)估分類模型的準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.F1值C.準(zhǔn)確率D.以上都是6.在支持向量機(jī)中，支持向量是指（）。A.距離分類超平面最近的樣本點(diǎn)B.所有樣本點(diǎn)C.位于分類超平面上的樣本點(diǎn)D.對(duì)分類結(jié)果有重要影響的樣本點(diǎn)7.對(duì)于一個(gè)回歸問題，以下哪種損失函數(shù)常用于線性回歸模型？（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.絕對(duì)值損失函數(shù)D.Huber損失函數(shù)8.以下哪種方法不屬于特征選擇的方法？（）A.主成分分析B.決策樹剪枝C.Lasso回歸D.隨機(jī)森林9.在梯度下降算法中，步長（學(xué)習(xí)率）的選擇對(duì)算法收斂速度有影響，當(dāng)步長過小時(shí)，會(huì)導(dǎo)致（）。A.收斂速度快，但容易錯(cuò)過最優(yōu)解B.收斂速度慢，需要更多的迭代次數(shù)C.算法不穩(wěn)定，容易發(fā)散D.對(duì)收斂速度沒有影響10.以下哪個(gè)模型常用于處理文本分類問題？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.深度信念網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)的有（）。A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）2.決策樹的構(gòu)建過程中，常用的劃分標(biāo)準(zhǔn)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.聚類算法B.主成分分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)5.對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型，以下哪些是常用的優(yōu)化器？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.隨機(jī)梯度下降動(dòng)量法（SGDM）D.Adagrad三、簡答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡要介紹一下K近鄰算法的原理。2.簡述邏輯回歸模型與線性回歸模型的區(qū)別。3.什么是特征工程？請(qǐng)列舉一些常見的特征工程方法。四、案例分析題（1題，20分）某電商平臺(tái)收集了用戶的歷史購買數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品類別、購買時(shí)間、購買金額等信息?，F(xiàn)在需要構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測用戶未來是否會(huì)購買某類特定商品。請(qǐng)回答以下問題：1.這是一個(gè)什么類型的機(jī)器學(xué)習(xí)問題？（5分）2.你認(rèn)為可以使用哪些特征來構(gòu)建模型？請(qǐng)至少列舉3個(gè)，并說明理由。（10分）3.請(qǐng)簡要描述一種可能的建模流程。（5分）五、算法設(shè)計(jì)題（1題，20分）設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的決策樹算法，用于對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)集包含多個(gè)特征和一個(gè)類別標(biāo)簽。要求：1.描述決策樹的構(gòu)建過程，包括如何選擇劃分屬性和劃分點(diǎn)。（10分）2.編寫偽代碼實(shí)現(xiàn)該決策樹算法。（10分）答案：一、選擇題1.C2.A3.A4.D5.D6.D7.B8.B9.B10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABCD三、簡答題1.K近鄰算法的原理：對(duì)于一個(gè)新的樣本，通過計(jì)算它與訓(xùn)練集中所有樣本的距離，找出最近的K個(gè)鄰居。然后根據(jù)這K個(gè)鄰居的類別進(jìn)行投票，將得票最多的類別作為該新樣本的預(yù)測類別。2.邏輯回歸模型與線性回歸模型的區(qū)別：線性回歸模型用于預(yù)測連續(xù)型變量，其輸出是一個(gè)數(shù)值；而邏輯回歸模型用于二分類問題，其輸出是屬于某一類別的概率。線性回歸模型假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，通過最小化均方誤差來求解模型參數(shù)；邏輯回歸模型假設(shè)數(shù)據(jù)服從伯努利分布，通過最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)來求解模型參數(shù)。3.特征工程是指對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，以提取更有價(jià)值的特征的過程。常見的特征工程方法包括：特征提?。ㄈ缰鞒煞址治觯⑻卣鬟x擇（如基于信息增益的方法）、特征構(gòu)建（如組合多個(gè)特征）、數(shù)據(jù)歸一化、離散化等。四、案例分析題1.這是一個(gè)二分類的監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。2.可以使用的特征：用戶過去購買該類商品的次數(shù)，反映用戶對(duì)該類商品的購買傾向；用戶最近一次購買該類商品的時(shí)間間隔，時(shí)間間隔短說明購買可能性大；用戶的購買金額總和，購買金額高可能更有購買該類商品的潛力。3.建模流程：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理、數(shù)據(jù)歸一化等；然后選擇合適的算法，如邏輯回歸、決策樹等；接著進(jìn)行模型訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)；最后使用測試集評(píng)估模型性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型優(yōu)化。五、算法設(shè)計(jì)題1.決策樹的構(gòu)建過程：首先選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，通過計(jì)算每個(gè)屬性的信息增益（或其他劃分標(biāo)準(zhǔn)）來確定哪個(gè)屬性是最優(yōu)劃分屬性。然后對(duì)于每個(gè)屬性，確定一個(gè)劃分點(diǎn)，將數(shù)據(jù)集劃分為兩個(gè)子集。遞歸地對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過程，直到滿足停止條件（如子集中所有樣本屬于同一類別或達(dá)到最大深度等）。2.偽代碼實(shí)現(xiàn)：```functionbuildDecisionTree(dataSet):ifallsamplesindataSetbelongtothesameclass:returnaleafnodewiththatclassbestAttribute,bestSplitPoint=findBestAttributeAndSplitPoint(dataSet)ifnobestattributefound:returnaleafnodewiththemajorityclassindataSettreeNode=createTreeNode(bestAttribute,bestSplitPoint)leftSubSet=subsetofdataSetwherebestAttribute<bestSplitPointrightSubSet=subsetofdataSetwherebestAttribute>=bestSplitPointtreeNode.left=buildDecisionTree(leftSubSet)treeNode.right=buildDecisionTree(rightSubSet)returntreeNodefunctionfindBestAttributeAndSplitPoint(dataSet):bestAttribute=NonebestSplitPoint=NonebestGain=0forattributeindataSet.attributes:splitPoints=getPossibleSplitPoints(attribute)forsplitPointinsplitPoints:gain=calculateGain(dataSet,attribute,splitPoint)ifgain>bestGain:bestGain=gainbestAttribute=attributebestSplitPoint=splitPointreturnbestAttribute,bestSplitPointfunctioncalculateGain(dataSet,