2025年大學(xué)（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)模塊測(cè)試試題及答案

（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）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.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)的標(biāo)簽B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征分布C.監(jiān)督學(xué)習(xí)包括分類和回歸等任務(wù)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)答案：C2.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.均方誤差C.余弦相似度D.歐氏距離答案：A3.支持向量機(jī)（SVM）的主要思想是（）A.尋找最大間隔超平面來(lái)分類數(shù)據(jù)B.通過(guò)核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間C.以上都是D.以上都不是答案：C4.下列哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（）A.K均值聚類算法B.主成分分析算法C.樸素貝葉斯算法D.密度聚類算法答案：C5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的非線性表達(dá)能力B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理C.計(jì)算梯度下降的步長(zhǎng)D.調(diào)整模型的權(quán)重答案：A6.梯度下降算法中，步長(zhǎng)的選擇對(duì)算法收斂速度的影響是（）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)才能保證收斂速度D.步長(zhǎng)與收斂速度無(wú)關(guān)答案：C第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評(píng)估的常用指標(biāo)有哪些？8.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明K均值聚類算法的原理及步驟。9.（15分）什么是過(guò)擬合和欠擬合？如何解決這兩個(gè)問(wèn)題？10.（15分）材料：在一個(gè)電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買的商品種類、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等。現(xiàn)在要構(gòu)建一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)可能購(gòu)買的商品。問(wèn)題：請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，說(shuō)明可以使用哪些算法，以及如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練。11.（15分）材料：某醫(yī)院收集了一批患者的病歷數(shù)據(jù)，包括患者的癥狀、診斷結(jié)果、治療方案等。希望通過(guò)這些數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)模型來(lái)輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。問(wèn)題：請(qǐng)闡述如何運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，包括選擇合適的算法、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以及模型的評(píng)估和優(yōu)化。7.答案：機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評(píng)估的常用指標(biāo)有很多。對(duì)于分類問(wèn)題，有準(zhǔn)確率（預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例）、精確率（預(yù)測(cè)為正例中實(shí)際為正例的比例）、召回率（實(shí)際為正例中被預(yù)測(cè)為正例的比例）、F1值（精確率和召回率的調(diào)和均值）、ROC曲線下的面積（AUC）等。對(duì)于回歸問(wèn)題，有均方誤差（MSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等。8.答案：K均值聚類算法的原理是將n個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為k個(gè)聚類，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于離它最近的均值（聚類中心）所對(duì)應(yīng)的聚類。步驟如下：首先隨機(jī)選擇k個(gè)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；接著重新計(jì)算每個(gè)聚類的均值，得到新的聚類中心；重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)。9.答案：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，模型過(guò)于復(fù)雜，過(guò)度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好，模型過(guò)于簡(jiǎn)單，沒(méi)有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。解決過(guò)擬合問(wèn)題可以采用正則化（L1、L2正則）、減少特征數(shù)量、早停等方法。解決欠擬合問(wèn)題可以增加特征、使用更復(fù)雜的模型、調(diào)整模型參數(shù)等。10.答案：可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，例如Apriori算法，挖掘用戶購(gòu)買行為之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)和缺失值。然后將購(gòu)買商品種類等數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。對(duì)于Apriori算法，設(shè)定最小支持度和最小置信度，通過(guò)逐層搜索頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。還可以使用決策樹(shù)算法，根據(jù)購(gòu)買時(shí)間、金額等構(gòu)建決策樹(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，用測(cè)試集評(píng)估模型性能并調(diào)整參數(shù)。11.答案：可以選擇樸素貝葉斯算法，它計(jì)算簡(jiǎn)單且有較好的分類效果。首先對(duì)病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除無(wú)效信息。將癥狀等特征進(jìn)行量化編碼。對(duì)于樸素貝葉斯算法，根據(jù)訓(xùn)