2025年中職人工智能技術(shù)應(yīng)用（智能算法入門）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______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，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪個(gè)算法不屬于人工智能中的搜索算法（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.冒泡排序D.A算法2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于評估模型預(yù)測準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)是（）A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是3.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像識別（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）4.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.基尼指數(shù)C.A和B都可以D.均不正確5.下列關(guān)于梯度下降算法的說法，錯(cuò)誤的是（）A.是一種迭代優(yōu)化算法B.用于求解函數(shù)的最小值C.步長越大收斂越快D.可能會(huì)陷入局部最優(yōu)6.支持向量機(jī)（SVM）的主要作用是（）A.分類B.回歸C.聚類D.A和B7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，將連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化的目的是（）A.便于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.提高算法效率C.符合某些算法要求D.以上都是8.以下哪個(gè)算法常用于自然語言處理中的文本分類（）A.樸素貝葉斯算法B.K近鄰算法C.隨機(jī)森林算法D.以上都不是9.遺傳算法中，模擬生物進(jìn)化過程的操作有（）A.選擇B.交叉C.變異D.以上都是10.人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，智能體通過什么方式學(xué)習(xí)最優(yōu)策略（）A.與環(huán)境交互并獲得獎(jiǎng)勵(lì)B.直接學(xué)習(xí)給定的策略C.模仿人類行為D.以上都不對二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的有（）A.醫(yī)療診斷B.自動(dòng)駕駛C.金融風(fēng)險(xiǎn)評估D.游戲開發(fā)2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹D.K近鄰算法3.下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征C.在圖像、語音等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用D.不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練4.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，涉及的主要概念有（）A.頻繁項(xiàng)集B.支持度C.置信度D.提升度5.以下哪些是人工智能算法優(yōu)化中常用的技術(shù)（）A.模型融合B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.正則化三、填空題（總共10題，每題3分，請將正確答案填入橫線處）1.人工智能的英文縮寫是______。2.機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素是模型、______和算法。3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過______函數(shù)對輸入進(jìn)行變換。4.在聚類算法中，常用的距離度量方法有歐氏距離、______等。5.隨機(jī)森林是由多個(gè)______組成的集成學(xué)習(xí)模型。6.梯度下降算法中，步長通常用______表示。7.自然語言處理中的詞向量表示方法有______、Word2Vec等。8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體與環(huán)境交互的過程包括______、執(zhí)行動(dòng)作和接收獎(jiǎng)勵(lì)。9.決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)______測試。10.支持向量機(jī)中，最大化間隔的目的是提高模型的______。四、簡答題（總共2題，每題10分）1.請簡要介紹一下人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，并列舉兩種常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。2.假設(shè)你有一個(gè)用于預(yù)測房價(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、房齡等特征。請說明如何使用線性回歸算法進(jìn)行房價(jià)預(yù)測，并解釋線性回歸模型中參數(shù)的含義。五、算法設(shè)計(jì)題（1題，20分）給定一個(gè)數(shù)組，數(shù)組中包含一些整數(shù)。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法，找出數(shù)組中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素及其出現(xiàn)的次數(shù)。要求寫出詳細(xì)的算法步驟和代碼實(shí)現(xiàn)（編程語言不限）。答案：一、1.C2.D3.B4.C5.C6.D7.D8.A9.D10.A二、1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD三、1.AI2.數(shù)據(jù)3.激活4.曼哈頓距離5.決策樹6.α7.獨(dú)熱編碼8.觀察狀態(tài)9.屬性10.泛化能力四、1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行學(xué)習(xí)，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。常見算法有聚類算法（如K-Means算法）和降維算法（如主成分分析PCA）。2.使用線性回歸算法進(jìn)行房價(jià)預(yù)測，首先需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征縮放等。然后構(gòu)建線性回歸模型，通過最小化損失函數(shù)來求解模型參數(shù)。線性回歸模型的參數(shù)表示特征與房價(jià)之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，例如回歸系數(shù)表示每個(gè)特征對房價(jià)的影響程度。五、算法步驟：1.創(chuàng)建一個(gè)空字典用于存儲(chǔ)元素及其出現(xiàn)次數(shù)。2.遍歷數(shù)組，對于每個(gè)元素：如果元素在字典中，將其對應(yīng)的值加1；否則，將元素添加到字典中并設(shè)置其值為1。3.初始化一個(gè)變量max_count為0，用于存儲(chǔ)最大出現(xiàn)次數(shù)；初始化一個(gè)變量most_common_element為None，用于存儲(chǔ)出現(xiàn)次數(shù)最多的元素。4.遍歷字典，對于每個(gè)鍵值對：如果值大于max_count，更新max_count為該值，更新most_common_element為該鍵。5.返回most_common_element和max_count。代碼示例（Python）：```pythondefmost_common_element(arr):count_dict={}fornuminarr:ifnumincount_dict:count_dict[num]+=1else:count_dict[num]=1max_count=0most_common_element=Nonefornum,countincount_dict.items():