2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（機(jī)器學(xué)習(xí)入門）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30分）（總共6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)的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)中沒有明確的標(biāo)簽D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類問題答案：Bw2.在決策樹算法中，信息增益是用來（）A.計(jì)算特征的重要性B.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集C.確定決策樹的深度D.評(píng)估模型的準(zhǔn)確性答案：Aw3.以下哪種算法不屬于聚類算法（）A.K-MeansB.DBSCANC.支持向量機(jī)D.層次聚類答案：Cw4.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.0-1損失D.絕對(duì)值損失答案：Bw5.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.對(duì)輸入進(jìn)行非線性變換C.提高模型的收斂速度D.減少模型的參數(shù)數(shù)量答案：Bw6.模型評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量分類模型的精確率（）A.召回率B.F1值C.準(zhǔn)確率D.真正例率答案：C第II卷（非選擇題共共70分）w7.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，并列舉三種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)類型。（10分）機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等多門學(xué)科。它專門研究計(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。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)類型有：分類任務(wù)，比如判斷郵件是垃圾郵件還是正常郵件；回歸任務(wù)，例如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)；聚類任務(wù)，像將客戶按照不同特征進(jìn)行分組。w8.請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明K-Means算法的原理和步驟。（15分）K-Means算法是一種聚類算法。原理是將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度高，簇間數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度低。步驟如下：首先隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心；然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各個(gè)聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心所在的簇；接著重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，即簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值；不斷重復(fù)上述分配和計(jì)算中心的過程，直到聚類中心不再變化或滿足一定的終止條件。w9.材料：有一個(gè)關(guān)于預(yù)測(cè)學(xué)生考試成績(jī)的數(shù)據(jù)集，包含學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間、平時(shí)作業(yè)成績(jī)、課堂表現(xiàn)等特征，以及對(duì)應(yīng)的考試成績(jī)標(biāo)簽。問題：請(qǐng)你選擇一種合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來處理這個(gè)數(shù)據(jù)集，并說明理由。（15分）可以選擇線性回歸算法。因?yàn)榫€性回歸適用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量，考試成績(jī)是連續(xù)的數(shù)值。該算法可以建立學(xué)習(xí)時(shí)間、平時(shí)作業(yè)成績(jī)、課堂表現(xiàn)等特征與考試成績(jī)之間的線性關(guān)系模型。通過對(duì)已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以得到一個(gè)線性方程，用于預(yù)測(cè)新學(xué)生的考試成績(jī)。它簡(jiǎn)單易懂，計(jì)算效率較高，能較好地處理這種具有線性關(guān)系的預(yù)測(cè)問題。w10.材料：在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)模型準(zhǔn)確率一直無法提升。問題：請(qǐng)分析可能導(dǎo)致這種情況的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。（20分）可能原因及解決方法如下：原因一：數(shù)據(jù)量不足。解決方法是增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以通過收集更多圖像、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方式擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。原因二：模型結(jié)構(gòu)不合理。比如網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過少或過多。解決方法是嘗試調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如增加卷積層、池化層等，或者使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)。原因三：學(xué)習(xí)率設(shè)置不當(dāng)。解決方法是嘗試不同的學(xué)習(xí)率，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率來找到模型收斂且準(zhǔn)確率提升的合適值。原因四：訓(xùn)練時(shí)間不夠。解決方法是延長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)間，觀察模型準(zhǔn)確率的變化情況。w11.請(qǐng)闡述支持向量機(jī)（SVM）的核心思想，并說明其在解決分類問題時(shí)的優(yōu)勢(shì)。（20分）支持向量機(jī)的核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)正確分開，并且使間隔最大化。在解決分類問題時(shí)，它的優(yōu)勢(shì)在于：對(duì)于線性可分的數(shù)據(jù)，能找到唯一的最優(yōu)分類超平面；對(duì)