2025年大學(xué)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______第I卷（選擇題，共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在題后的括號(hào)內(nèi)）w1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說(shuō)法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型，用于對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類問(wèn)題D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要進(jìn)行模型評(píng)估答案：Bw2.在決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.以上都是答案：Aw3.支持向量機(jī)（SVM）的主要思想是（）A.在高維空間中尋找一個(gè)超平面來(lái)分隔不同類別的數(shù)據(jù)B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類C.進(jìn)行數(shù)據(jù)降維D.以上都不對(duì)答案：Aw4.下列哪個(gè)算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K均值算法B.主成分分析（PCA）C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法答案：Cw5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.引入非線性因素C.加速模型收斂D.以上都不是答案：Bw6.梯度下降算法中，步長(zhǎng)的選擇對(duì)算法收斂的影響是（）A.步長(zhǎng)越大收斂越快B.步長(zhǎng)越小收斂越快C.合適的步長(zhǎng)才能保證收斂且效率較高D.步長(zhǎng)與收斂無(wú)關(guān)答案：Cw7.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B.均方誤差損失C.絕對(duì)值損失D.以上都可以答案：Bw8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的泛化能力是指（）A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)B.模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)C.是否能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上都不是答案：B第II卷（非選擇題，共60分）w9.簡(jiǎn)述什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，并說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)有哪些。（10分）機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。它專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、降維、異常檢測(cè)等。分類是將數(shù)據(jù)劃分到不同類別；回歸是預(yù)測(cè)連續(xù)值；聚類是將數(shù)據(jù)分成不同簇；降維是減少數(shù)據(jù)維度；異常檢測(cè)是找出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。w10.請(qǐng)解釋決策樹(shù)的剪枝策略，并說(shuō)明預(yù)剪枝和后剪枝的區(qū)別。（15分）決策樹(shù)剪枝策略是為了防止決策樹(shù)過(guò)度擬合數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。預(yù)剪枝是在決策樹(shù)生成過(guò)程中，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)在劃分前進(jìn)行估計(jì)，如果當(dāng)前劃分不能帶來(lái)泛化性能提升，則停止劃分。后剪枝是先生成完整的決策樹(shù)，然后自底向上對(duì)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察，若將該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的子樹(shù)替換為葉節(jié)點(diǎn)能帶來(lái)泛化性能提升，則進(jìn)行替換。預(yù)剪枝操作簡(jiǎn)單、效率高，但可能欠擬合；后剪枝效果好，但計(jì)算量大。w11.材料：在一個(gè)數(shù)據(jù)集里，有關(guān)于學(xué)生的成績(jī)數(shù)據(jù)，包括數(shù)學(xué)、語(yǔ)文、英語(yǔ)成績(jī)，以及是否通過(guò)考試的標(biāo)簽。現(xiàn)在要構(gòu)建一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生是否能通過(guò)考試。已知有一些分類算法可供選擇，如邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)。請(qǐng)分析這三種算法在處理該數(shù)據(jù)集時(shí)各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并說(shuō)明哪種算法可能更適合。（15分）邏輯回歸優(yōu)點(diǎn)是模型簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高，可解釋性強(qiáng)；缺點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)線性關(guān)系要求高。決策樹(shù)優(yōu)點(diǎn)是直觀、對(duì)數(shù)據(jù)分布適應(yīng)性強(qiáng)；缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合。支持向量機(jī)優(yōu)點(diǎn)是在高維數(shù)據(jù)中有優(yōu)勢(shì)，泛化能力較好；缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。對(duì)于該數(shù)據(jù)集，如果數(shù)據(jù)線性關(guān)系明顯，邏輯回歸較適合；若數(shù)據(jù)分布復(fù)雜，決策樹(shù)或支持向量機(jī)更合適。綜合來(lái)看，決策樹(shù)相對(duì)更靈活，可能更適合此數(shù)據(jù)集。w12.材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品種類、購(gòu)買(mǎi)金額等。現(xiàn)在希望通過(guò)這些數(shù)據(jù)挖掘出用戶的購(gòu)買(mǎi)模式和潛在需求。請(qǐng)描述如何使用聚類算法來(lái)完成這個(gè)任務(wù)，并說(shuō)明可能用到哪些聚類算法。（10分）首先對(duì)收集到的用戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等。然后選擇合適的聚類算法，如K均值算法。該算法會(huì)隨機(jī)初始化K個(gè)聚類中心，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心所屬的簇中，不斷迭代更新聚類中心，直到聚類結(jié)果穩(wěn)定。還可以使用層次聚類算法，它通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度，逐步合并或分裂聚類簇。通過(guò)聚類結(jié)果，可以分析不同簇用戶的購(gòu)買(mǎi)模式差異，挖掘潛在需求。w13.簡(jiǎn)述梯度下降算法的原理，并說(shuō)明梯度方向與函數(shù)值變化的關(guān)系。（10分）梯度下降算法是一種迭代優(yōu)化算法，用于求解函數(shù)的最小值。其原理是在函數(shù)的當(dāng)前點(diǎn)計(jì)算梯度，梯度方向指向函數(shù)值增長(zhǎng)最快的方向，那么負(fù)梯度方向就是函數(shù)值下降最快的方向。通過(guò)沿著負(fù)梯度方向不斷移動(dòng)，逐步逼近函數(shù)的最小值點(diǎn)。對(duì)于多元函數(shù)，梯度是一個(gè)向量，包含了函數(shù)在各個(gè)變量方向上的變化率。沿著梯度方向，函數(shù)值增加；沿著負(fù)梯度方向，函數(shù)值減小。梯度下降算法就是利用這一特性，不斷調(diào)整參數(shù)，使函數(shù)值逐漸減小，最終找到最小值。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。它專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為，以獲取新知識(shí)或技能，重新組織已有知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能。主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、降維、異常檢測(cè)等。分類劃分?jǐn)?shù)據(jù)到不同類別；回歸預(yù)測(cè)連續(xù)值；聚類分?jǐn)?shù)據(jù)成不同簇；降維減少數(shù)據(jù)維度；異常檢測(cè)找數(shù)據(jù)中異常點(diǎn)。決策樹(shù)剪枝策略防過(guò)度擬合提泛化能力。預(yù)剪枝在生成中對(duì)節(jié)點(diǎn)劃分前估計(jì)，若不能提升則停止。后剪枝先生成完整樹(shù)，再自底向上考察非葉節(jié)點(diǎn)，若替換能提升則替換。預(yù)剪枝簡(jiǎn)單高效但可能欠擬合，后剪枝效果好但計(jì)算量大。邏輯回歸優(yōu)點(diǎn)模型簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高、可解釋性強(qiáng)，缺點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)線性關(guān)系要求高。決策樹(shù)優(yōu)點(diǎn)直觀、適應(yīng)數(shù)據(jù)分布強(qiáng)，缺點(diǎn)易過(guò)擬合。支持向量機(jī)優(yōu)點(diǎn)高維數(shù)據(jù)有優(yōu)勢(shì)、泛化能力好，缺點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜度高。此數(shù)據(jù)集若線性關(guān)系明顯，邏輯回歸適合；若分布復(fù)雜決策樹(shù)或支持向量機(jī)合適，綜合決策樹(shù)更靈活可能更適合。先預(yù)處理用戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)，選聚類算法如K均值算法，隨機(jī)初始化K個(gè)聚類中心，分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近中心所屬簇，迭代更新中心直到穩(wěn)定。也可用層次聚類算法，計(jì)算相似度逐步合并或分裂簇。通過(guò)聚類結(jié)果分析不同簇購(gòu)買(mǎi)模式