2025年高職人工智能（機器學習）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.以下關于機器學習中監(jiān)督學習的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學習不需要給定訓練數(shù)據(jù)的標簽B.監(jiān)督學習的目標是學習一個模型，用于對新數(shù)據(jù)進行預測C.監(jiān)督學習只有分類任務D.監(jiān)督學習不能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)答案：B2.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B答案：D3.下列哪種算法不屬于無監(jiān)督學習算法（）A.K-Means算法B.支持向量機C.主成分分析D.層次聚類算法答案：B4.在神經(jīng)網(wǎng)絡中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復雜度B.對輸入進行非線性變換C.加快模型的訓練速度D.將輸出映射到0-1之間答案：B5.關于梯度下降算法，以下說法錯誤的是（）A.梯度下降是一種優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.梯度下降每次迭代都能找到全局最優(yōu)解D.學習率設置過大可能導致模型不收斂答案：C6.支持向量機（SVM）主要用于解決（）問題A.回歸B.分類C.聚類D.降維答案：B7.以下哪個是深度學習中常用的優(yōu)化器（）A.牛頓法B.隨機梯度下降C.共軛梯度法D.以上都是答案：B8.在K-Means聚類算法中，K的選擇通?？梢酝ㄟ^（）來確定A.交叉驗證B.經(jīng)驗值C.觀察聚類結果的緊湊性和分離性D.以上方法都可以答案：D9.下列關于模型評估指標的說法，正確的是（）A.準確率越高，模型性能越好B.召回率和精確率是相互矛盾的指標C.F1值綜合考慮了準確率和召回率D.均方誤差只適用于分類模型答案：C10.集成學習中，Bagging方法的主要思想是（）A.對數(shù)據(jù)進行多次采樣，訓練多個模型，然后綜合這些模型的結果B.對特征進行多次采樣，訓練多個模型，然后綜合這些模型的結果C.對模型參數(shù)進行多次隨機初始化，訓練多個模型，然后綜合這些模型的結果D.對損失函數(shù)進行多次變換，訓練多個模型，然后綜合這些模型的結果答案：A第II卷（非選擇題共60分）11.（10分）簡述機器學習中特征工程的主要內(nèi)容。答案：特征工程主要包括數(shù)據(jù)清理，處理缺失值、異常值等；特征提取，從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的特征；特征選擇，挑選出最具代表性、與目標相關性高的特征；特征縮放，對特征進行歸一化或標準化處理，以提高模型訓練效率和性能。12.（10分）請解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何避免過擬合。答案：過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，模型過于復雜，過度擬合了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合是指模型過于簡單，無法很好地擬合訓練數(shù)據(jù)。避免過擬合的方法有：增加訓練數(shù)據(jù)；采用正則化方法，如L1和L2正則化；進行特征選擇；使用合適的模型復雜度；采用早停策略等。13.（15分）已知一個簡單的線性回歸模型y=wx+b，現(xiàn)有訓練數(shù)據(jù)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，請寫出使用最小二乘法求解模型參數(shù)w和b的公式推導過程。答案：首先計算預測值與真實值的誤差平方和：$E=\sum_{i=1}^{n}(y_i-(wx_i+b))^2$。分別對w和b求偏導：$\frac{\partialE}{\partialw}=-2\sum_{i=1}^{n}x_i(y_i-(wx_i+b))$和$\frac{\partialE}{\partialb}=-2\sum_{i=1}^{n}(y_i-(wx_i+b))$。令偏導數(shù)為0，通過解方程組得到：$w=\frac{n\sum_{i=1}^{n}x_iy_i-\sum_{i=1}^{n}x_i\sum_{i=1}^{n}y_i}{n\sum_{i=1}^{n}x_i^2-(\sum_{i=1}^{n}x_i)^2}$，$b=\frac{\sum_{i=1}^{n}y_i-w\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}$。14.（15分）材料：在某電商平臺上，有大量用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID,商品ID,購買時間,購買金額等信息?，F(xiàn)要根據(jù)這些數(shù)據(jù)構建一個模型，預測用戶未來可能購買的商品。問題：請描述你會采用哪些機器學習方法來解決這個問題，并說明理由。答案：可以采用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。理由是它能發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系，找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，從而預測用戶未來可能購買的相關商品。也可以使用基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)用戶歷史購買商品的特征，如商品類別、價格范圍等，來推薦相似的商品。還可以構建一個分類模型，如決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡，將用戶購買行為作為特征，預測用戶是否會購買某一商品，進而推薦相關商品。15.（10分）材料：某公司收集了員工的工作年限、學歷、薪資等數(shù)據(jù)，以及員工的離職情況（是否離職）?，F(xiàn)在要構建一個模型來預測員工是否會離職。問題：請說明如何使用邏輯回歸模型來解決這個問題。答案：首先對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清理、特征編碼等。將工作年限、學歷等作為特征變量，離職情況作為目標變量（0表示不離職，1表示離職）。然