2025年大學人工智能基礎（機器學習入門）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30分）（總共6題，每題5分，每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）w1.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，使得模型能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進行準確的預測C.監(jiān)督學習只能處理分類問題D.監(jiān)督學習不需要進行模型評估答案：Bw2.在決策樹算法中，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.以上都是答案：Aw3.下列哪種算法不屬于無監(jiān)督學習算法（）A.K均值聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析算法D.高斯混合模型算法答案：Bw4.支持向量機（SVM）主要用于解決（）A.回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題答案：Bw5.神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復雜度B.對輸入數(shù)據(jù)進行非線性變換C.提高模型的訓練速度D.減少模型的過擬合答案：Bw6.以下關于梯度下降算法的說法，錯誤的是（）A.梯度下降算法是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度下降算法可以用于求解機器學習模型的最優(yōu)參數(shù)C.梯度下降算法每次迭代都會使目標函數(shù)值減小D.梯度下降算法的收斂速度與初始值的選擇有關答案：C第II卷（非選擇題共70分）w7.簡答題（15分）請簡要解釋什么是機器學習，并說明機器學習在人工智能中的重要性。機器學習是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機器學習在人工智能中至關重要，它是實現(xiàn)人工智能的關鍵技術之一。通過機器學習，人工智能系統(tǒng)能夠自動從數(shù)據(jù)中學習模式和規(guī)律，從而具備智能決策和預測的能力，推動人工智能在各個領域的廣泛應用和發(fā)展。w8.簡答題（15分）簡述K均值聚類算法的基本步驟。K均值聚類算法的基本步驟如下：首先，隨機選擇K個初始聚類中心。然后，計算每個數(shù)據(jù)點到各個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點劃分到距離最近的聚類中心所在的簇中。接著，重新計算每個簇的聚類中心，即簇中所有數(shù)據(jù)點的均值。重復上述步驟直到聚類中心不再發(fā)生明顯變化或達到預設的迭代次數(shù)。最終得到K個簇，完成數(shù)據(jù)的聚類。w9.分析題（20分）給定以下數(shù)據(jù)集：{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)}，使用線性回歸模型進行擬合。假設線性回歸模型為y=wx+b，通過最小二乘法求解w和b的值。首先計算x的均值x_mean=(1+2+3+4+5)/5=3，y的均值y_mean=(2+3+4+5+6)/5=4。然后計算w的值：分子=Σ[(x_i-x_mean)(y_i-y_mean)]=(1-3)(2-4)+(2-3)(3-4)+(3-3)(4-4)+(4-3)(5-4)+(5-3)(6-4)=10分母=Σ[(x_i-x_mean)^2]=(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2=10所以w=分子/分母=一接著計算b的值：b=y_mean-wx_mean=4-13=1因此，線性回歸模型為y=1x+b，即y=x+1。w10.論述題（20分）閱讀以下材料：在醫(yī)療診斷領域，機器學習算法被廣泛應用。通過對大量患者的病歷數(shù)據(jù)、癥狀表現(xiàn)、檢查結(jié)果等進行學習，機器學習模型可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷。例如，某醫(yī)院使用機器學習算法對肺癌患者的CT圖像數(shù)據(jù)進行分析，訓練出的模型能夠識別出肺癌的特征，幫助醫(yī)生更準確地判斷患者是否患有肺癌。請結(jié)合材料論述機器學習在醫(yī)療領域應用的優(yōu)點和可能面臨的挑戰(zhàn)。機器學習在醫(yī)療領域應用具有諸多優(yōu)點。它能處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，挖掘其中隱藏的模式和規(guī)律，輔助醫(yī)生做出更準確的診斷，如材料中利用CT圖像數(shù)據(jù)識別肺癌特征。還可以提高診斷效率，快速給出初步診斷建議，節(jié)省醫(yī)生時間。能對疾病進行預測，提前采取預防措施。然而，也面臨一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)可能存在不完整、不準確等情況影響模型訓練。模型的