2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)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40分）答題要求：本大題共10小題，每小題4分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測輸入數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只有分類任務(wù)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要訓(xùn)練模型2.在決策樹算法中，信息增益是用來（）A.評估特征的重要性B.確定樹的深度C.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集D.計算葉節(jié)點的數(shù)量3.支持向量機（SVM）的主要作用是（）A.進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類B.尋找數(shù)據(jù)中的異常點C.進(jìn)行分類和回歸分析D.降維4.下列不屬于機器學(xué)習(xí)中常用的評估指標(biāo)的是（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.標(biāo)準(zhǔn)差5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化C.引入非線性因素，使模型能夠處理非線性問題D.加速模型的訓(xùn)練6.梯度下降算法是用于（）A.計算模型的梯度B.優(yōu)化模型的參數(shù)C.評估模型的性能D.選擇最優(yōu)的特征7.樸素貝葉斯分類器的假設(shè)是（）A.特征之間相互獨立B.特征之間存在強相關(guān)性C.特征的分布服從正態(tài)分布D.特征的數(shù)量越多越好8.集成學(xué)習(xí)中，Bagging方法的主要思想是（）A.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次采樣，訓(xùn)練多個模型，然后綜合這些模型的結(jié)果B.對特征進(jìn)行隨機組合，訓(xùn)練多個模型，然后綜合這些模型的結(jié)果C.對模型的參數(shù)進(jìn)行隨機初始化，訓(xùn)練多個模型，然后綜合這些模型的結(jié)果D.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，訓(xùn)練多個模型，然后綜合這些模型的結(jié)果9.在K近鄰算法中，K值的選擇對分類結(jié)果的影響是（）A.K值越大，分類越準(zhǔn)確B.K值越小，分類越準(zhǔn)確C.K值適中時，分類效果最好D.K值的選擇與分類效果無關(guān)10.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法，錯誤的是（）A.深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支B.深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)比較簡單D.深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了很好的效果第II卷（非選擇題共60分）答題要求：請將答案寫在相應(yīng)的答題區(qū)域內(nèi)。二、填空題（每題5分，共20分）1.機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、______、特征工程。2.決策樹的構(gòu)建過程主要包括特征選擇、______、剪枝。3.深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理______數(shù)據(jù)。4.模型評估中，交叉驗證的常用方法有______、留一法等。三、簡答題（每題10分，共20分）1.簡述線性回歸模型的基本原理。2.簡述隨機森林算法與決策樹算法的關(guān)系。四、材料分析題（每題10分，共20分）材料：在一個醫(yī)療數(shù)據(jù)集上，使用支持向量機（SVM）進(jìn)行疾病診斷。數(shù)據(jù)集包含多個特征，如癥狀、檢查結(jié)果等，以及對應(yīng)的疾病標(biāo)簽。經(jīng)過訓(xùn)練后，模型在測試集上的準(zhǔn)確率為80%，召回率為75%。1.請解釋準(zhǔn)確率和召回率的含義。2.根據(jù)給定的準(zhǔn)確率和召回率，分析該模型的性能。五、算法設(shè)計題（每題10分，共20分）請設(shè)計一個簡單的K近鄰算法實現(xiàn)手寫數(shù)字識別的流程。假設(shè)已經(jīng)有一個包含手寫數(shù)字圖像特征和對應(yīng)的數(shù)字標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以及一個待識別的手寫數(shù)字圖像。1.描述如何提取手寫數(shù)字圖像特征。2.說明如何使用K近鄰算法進(jìn)行分類預(yù)測。答案：一、選擇題1.B2.A3.C4.D5.C6.B7.A8.A9.C10.C二、填空題1.數(shù)據(jù)集成2.樹的生成3.圖像4.k折交叉驗證三、簡答題1.線性回歸模型是一種用于預(yù)測連續(xù)變量的統(tǒng)計模型。它假設(shè)輸入變量和輸出變量之間存在線性關(guān)系，通過最小化預(yù)測值與實際值之間的誤差平方和來確定模型的參數(shù)?；驹硎钦业揭粭l直線，使得所有數(shù)據(jù)點到該直線的距離平方和最小。2.隨機森林算法是基于決策樹算法發(fā)展而來的。它通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次隨機采樣，構(gòu)建多個決策樹，然后綜合這些決策樹的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。隨機森林在決策樹的基礎(chǔ)上增加了隨機性，能夠提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性。四、材料分析題1.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。召回率是指模型正確預(yù)測出的正例樣本數(shù)占所有正例樣本數(shù)的比例，反映了模型對正例的捕捉能力。2.該模型的準(zhǔn)確率為80%，說明在測試集中有80%的樣本被正確預(yù)測。召回率為75%，表示模型能夠正確識別出75%的患有該疾病的樣本。整體來看，模型在疾病診斷上有一定的準(zhǔn)確性，但召回率相對不是特別高，可能存在部分患有疾病的樣本被漏診的情況。五、算法設(shè)計題1.可以通過提取手寫數(shù)字圖像的像素特征，如灰度值、紋理等，將其轉(zhuǎn)化為一個特征向量。例如，可以將圖像劃分為若干個小塊，計算每個小塊的灰度平