2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（智能算法）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共30分）（總共6題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）w1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.主成分分析法D.自編碼器算法w2.梯度下降算法中，步長α的作用是（）。A.決定每次迭代下降的方向B.決定每次迭代下降的幅度C.決定算法是否收斂D.以上都不對w3.對于線性回歸模型，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.絕對值損失函數(shù)w4.在K近鄰算法中，K值的選擇對算法性能有重要影響。當(dāng)K值較小時，模型（）。A.對噪聲更敏感B.泛化能力更強(qiáng)C.分類邊界更平滑D.計算復(fù)雜度更低w5.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯誤的是（）。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成B.神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性問題D.可以通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練w6.支持向量機(jī)（SVM）的主要目標(biāo)是（）。A.找到最大間隔超平面B.最小化訓(xùn)練誤差C.最大化分類準(zhǔn)確率D.以上都不是第II卷（非選擇題，共70分）w7.（10分）簡述梯度下降算法的基本原理，并說明如何選擇合適的步長α。w8.（15分）請?jiān)敿?xì)闡述K近鄰算法的工作流程，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。w9.（15分）給出線性回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式，并說明如何使用最小二乘法求解模型參數(shù)。w10.（20分）材料：在一個數(shù)據(jù)集里，記錄了學(xué)生的數(shù)學(xué)成績、語文成績以及是否通過考試。數(shù)據(jù)如下：數(shù)學(xué)成績分別為85、90、78、65、72，語文成績分別為88、92、75、68、70，是否通過考試分別為是、是、否、否、是?，F(xiàn)在要建立一個模型來預(yù)測學(xué)生是否能通過考試，基于邏輯回歸算法。問題：請說明邏輯回歸算法的基本原理，并根據(jù)給定數(shù)據(jù)，簡述如何使用邏輯回歸模型進(jìn)行預(yù)測。w11.（20分）材料：有一個圖像數(shù)據(jù)集，包含貓和狗的圖片。目標(biāo)是訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來識別貓和狗的圖片。問題：請描述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)和工作原理，并說明如何使用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個簡單的CNN模型來進(jìn)行圖像分類。答案：w1.Aw2.Bw3.Bw4.Aw5.Cw6.Aw7.梯度下降算法基本原理：通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，沿著損失函數(shù)下降的方向進(jìn)行迭代，使得損失函數(shù)值不斷減小。選擇合適步長α：若α過大，可能會跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致算法發(fā)散；若α過小，收斂速度過慢。可通過嘗試不同值，觀察損失函數(shù)下降情況和收斂速度來選擇。w8.K近鄰算法工作流程：給定測試樣本，計算它與訓(xùn)練集中每個樣本的距離，選擇距離最近的K個鄰居，根據(jù)這K個鄰居的類別進(jìn)行投票，決定測試樣本的類別。優(yōu)點(diǎn)：簡單直觀，對異常值不敏感。缺點(diǎn)：計算量大，對K值敏感，需要事先確定K值。w9.線性回歸模型數(shù)學(xué)表達(dá)式：y=w0+w1x1+w2x2+...+wnxn。使用最小二乘法求解模型參數(shù)：通過構(gòu)建誤差平方和函數(shù)，對參數(shù)求偏導(dǎo)并令偏導(dǎo)數(shù)為0，求解方程組得到參數(shù)值。w10.邏輯回歸算法基本原理：通過對輸入特征進(jìn)行線性組合，經(jīng)過sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換得到概率值，用于判斷樣本屬于某一類別的可能性。根據(jù)給定數(shù)據(jù)，先對數(shù)學(xué)和語文成績進(jìn)行特征提取和預(yù)處理，然后構(gòu)建邏輯回歸模型，通過訓(xùn)練調(diào)整模型參數(shù)，最后輸入新的數(shù)學(xué)和語文成績，得到預(yù)測的通過考試概率，根據(jù)設(shè)定閾值判斷是否通過考試。w11.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要結(jié)構(gòu)：包括卷積層、池化層、全連接層等。工作原理：卷積層通過卷積核提取圖像特征，池化層降低特征維度，全連接層進(jìn)行分類。使用該數(shù)據(jù)