2025年中職人工智能技術應用（基礎算法認知）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：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內。(總共8題，每題5分)1.以下哪種算法不屬于基礎的搜索算法（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.梯度下降算法D.啟發(fā)式搜索2.關于貪心算法，以下說法正確的是（）A.總能找到全局最優(yōu)解B.每一步都做出當前看來最優(yōu)的選擇C.與動態(tài)規(guī)劃算法原理相同D.適用于所有問題3.以下哪個是分類算法（）A.K近鄰算法B.線性回歸算法C.聚類算法D.關聯(lián)規(guī)則算法4.決策樹算法中，用于劃分數(shù)據(jù)集的屬性選擇度量是（）A.信息增益B.歐氏距離C.余弦相似度D.相關系數(shù)5.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維（）A.支持向量機算法B.主成分分析算法C.神經網絡算法D.貝葉斯算法6.梯度下降算法中，步長的選擇會影響（）A.算法的收斂速度B.數(shù)據(jù)的準確性C.模型的復雜度D.分類的精度7.對于簡單的線性回歸模型，其目標是（）A.找到一條直線，使所有數(shù)據(jù)點到直線的距離之和最小B.找到一條直線，使所有數(shù)據(jù)點到直線的垂直距離之和最小C.找到一條直線，使所有數(shù)據(jù)點到直線的水平距離之和最小D.找到一條直線，使所有數(shù)據(jù)點到直線的歐式距離之和最小8.以下關于K均值聚類算法的說法錯誤的是（）A.初始聚類中心的選擇會影響聚類結果B.聚類過程中，數(shù)據(jù)點會不斷調整所屬的簇C.最終的聚類結果是唯一的D.算法的終止條件通常是聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)第II卷（非選擇題，共60分）9.簡答題：簡述深度優(yōu)先搜索算法的基本思想和步驟。(10分)10.簡答題：請說明決策樹算法中信息增益的計算方法及其作用。(10分)11.簡答題：對比線性回歸算法和邏輯回歸算法的異同點。(1分)12.材料分析題：材料：在一個電商平臺上，有大量用戶的購買記錄數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在需要對用戶進行分類，比如分為高購買頻率用戶和低購買頻率用戶。問題：請你考慮使用一種合適的分類算法來解決這個問題，并說明理由。(15分)13.材料分析題：材料：有一組關于房價的數(shù)據(jù)，包括房屋面積、房齡、周邊配套設施等特征，以及對應的房價?，F(xiàn)在想建立一個模型來預測房價。問題：你認為哪種算法可能比較適合這個任務？闡述選擇該算法的依據(jù)以及如何使用該算法進行房價預測。(15分)答案：1.C2.B3.A4.A5.B6.A7.B8.C9.深度優(yōu)先搜索算法的基本思想是：從初始節(jié)點開始，沿著一條路徑盡可能深地探索，直到不能再前進或達到目標節(jié)點，然后回溯到前一步，繼續(xù)探索其他路徑。步驟：首先訪問初始節(jié)點，將其標記為已訪問；若當前節(jié)點是目標節(jié)點，則搜索成功；否則，依次訪問當前節(jié)點未訪問的子節(jié)點，對每個子節(jié)點遞歸地進行深度優(yōu)先搜索。10.信息增益的計算方法：設數(shù)據(jù)集D，類別集合C，屬性A，信息增益Gain(D,A)=Entropy(D)-∑(i=1tov)(|Di|/|D|)Entropy(Di)，其中Entropy(D)是數(shù)據(jù)集D的信息熵，|Di|是屬性A取值為ai時的樣本數(shù)，v是屬性A的取值個數(shù)。作用是衡量屬性A對數(shù)據(jù)集D的分類能力，信息增益越大，該屬性對分類的貢獻越大。11.相同點：都是基于線性模型。不同點：線性回歸用于預測連續(xù)值，通過最小化均方誤差來擬合直線；邏輯回歸用于分類，通過對數(shù)函數(shù)將線性模型的輸出轉換為概率值，用于判斷樣本屬于不同類別的可能性。12.可以考慮使用決策樹算法來解決這個問題。理由：決策樹算法可以根據(jù)用戶的購買記錄數(shù)據(jù)中的各種特征（如購買金額、購買次數(shù)等）進行劃分，構建決策樹模型。決策樹能夠直觀地展示不同特征與用戶購買頻率之間的關系，易于理解和解釋。通過對大量購買記錄數(shù)據(jù)的學習，決策樹可以準確地將用戶分類為高購買頻率用戶和低購買頻率用戶。13.可以選擇線性回歸算法。依據(jù)：房價是一個連續(xù)的數(shù)值，線性回歸算法適用于預測連續(xù)變量。使用線性回歸算法進行房價預測時，將房屋面積、房齡、周邊配