2025年高職（人工智能應用）機器學習基礎建模試題及解析

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）本卷共6題，每題5分。在每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)督學習不需要標簽數據B.監(jiān)督學習的目標是讓模型學會從輸入特征中預測輸出標簽C.監(jiān)督學習只有分類任務D.監(jiān)督學習不能處理連續(xù)值輸出答案：B2.下列哪種算法不屬于線性分類器（）A.邏輯回歸B.支持向量機C.決策樹D.感知機答案：C3.在決策樹構建過程中，用于選擇最佳劃分屬性的指標通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.余弦相似度D.歐氏距離答案：A4.以下關于神經網絡激活函數的說法，錯誤的是（）A.Sigmoid函數可將輸出值壓縮到[0,1]區(qū)間B.ReLU函數在x<0時輸出為0C.Tanh函數的輸出值域是(-1,1)D.激活函數可有可無答案：D5.當訓練神經網絡時，出現梯度消失問題，可能是因為（）A.使用了合適的激活函數B.學習率設置過大C.網絡層數過深D.數據量過大答案：C6.對于K近鄰算法，K值的選擇對分類結果影響較大。當K值較小時，模型（）A.泛化能力強B.對噪聲數據更魯棒C.容易受到噪聲影響D.分類邊界更平滑答案：C第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）簡述機器學習中模型評估的常用指標，并舉例說明其在分類任務和回歸任務中的應用。答案：在分類任務中，常用指標有準確率（Accuracy），即預測正確的樣本數占總樣本數的比例；精確率（Precision），預測為正例的樣本中實際為正例的比例；召回率（Recall），實際為正例的樣本中被預測為正例的比例。F1值是精確率和召回率的調和平均。在回歸任務中，常用指標有均方誤差（MSE），衡量預測值與真實值之間的平均平方誤差；平均絕對誤差（MAE），預測值與真實值差值的絕對值的平均值。8.（15分）請詳細描述支持向量機（SVM）的原理，包括如何尋找最優(yōu)分類超平面以及核函數的作用。答案：支持向量機的目標是尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開，且使間隔最大化。通過求解一個約束優(yōu)化問題來找到這個超平面。核函數的作用是將低維空間中的非線性可分問題映射到高維空間，使其變得線性可分，從而可以在高維空間中找到線性分類超平面，避免了直接在高維空間進行復雜計算。9.（15分）假設你有一個數據集，包含多個特征和一個分類標簽。請描述如何使用決策樹算法對該數據集進行分類，并說明決策樹的剪枝策略。答案：使用決策樹算法對數據集進行分類時，首先從根節(jié)點開始，根據信息增益等指標選擇最佳劃分屬性，將數據集劃分成不同的子集，每個子集對應一個子節(jié)點。然后對每個子節(jié)點重復上述過程，直到滿足停止條件（如所有樣本屬于同一類別或達到最大深度等）。決策樹的剪枝策略分為預剪枝和后剪枝。預剪枝在構建決策樹過程中提前停止生長，避免過擬合；后剪枝是在決策樹構建完成后，對樹進行修剪，去除一些子樹，以提高泛化能力。10.（15分）材料：有一個簡單的數據集，包含兩個特征x1和x2，以及對應的類別標簽y。部分數據如下：(1,2,0),(2,3,0),(3,4,1),(4,5,1)?，F在要使用線性回歸模型進行擬合。問題：請寫出線性回歸模型的表達式，并計算該模型的參數。答案：線性回歸模型的表達式為y=w0+w1x1+w2x2。通過最小二乘法來計算模型參數。設數據集有n個樣本，X為特征矩陣（包含x1,x2及常數項1），y為標簽向量。首先計算X的轉置與X的乘積（記為XTX），以及X的轉置與y的乘積（記為XTy）。然后求解方程組(XTX)w=XTy得到參數w，其中w=[w0,w1,w2]T。11.（15分）材料：在一個圖像分類任務中，使用卷積神經網絡（CNN）進行訓練。已知訓練過程中出現了模型準確率不高且訓練時間過長的問題。問題：請分析可能導致這些問題的原因，并提出相應的解決措施。答案：可能導致準確率不高的原因有：網絡結構不合理，如層數過少或卷積核大小不合適；數據預處理不當，如歸一化不準確；訓練數據不足或存在噪聲。解決措施：調整網絡結構，嘗試不同的層數和卷積核參數；優(yōu)化數據預處理方法，確保歸一化等操作準確；增加訓練數據，進行數據增強或收集更多標注數據