2025年高職人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）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40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個(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)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型，用于對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)C.監(jiān)督學(xué)習(xí)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有標(biāo)注信息D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類問題答案：B2.決策樹算法中，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.以下哪種算法不屬于基于距離度量的聚類算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.層次聚類算法D.樸素貝葉斯算法答案：D4.支持向量機(jī)（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：B5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化C.引入非線性因素，使模型能夠處理非線性問題D.加快模型的訓(xùn)練速度答案：C6.隨機(jī)森林是由多個(gè)（）組成的集成學(xué)習(xí)模型。A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯分類器答案：A7.在梯度下降算法中，步長(zhǎng)（學(xué)習(xí)率）的選擇（）A.越大越好，能快速收斂B.越小越好，能保證收斂到最優(yōu)解C.需要根據(jù)具體問題進(jìn)行調(diào)整，過大可能導(dǎo)致不收斂，過小則收斂速度過慢D.與收斂速度無關(guān)答案：C8.以下關(guān)于降維算法的說法，錯(cuò)誤的是（）A.主成分分析（PCA）是一種常用的降維方法B.降維算法可以減少數(shù)據(jù)的維度，提高計(jì)算效率C.降維算法一定會(huì)損失數(shù)據(jù)的信息D.降維算法可以用于數(shù)據(jù)可視化等任務(wù)答案：C第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評(píng)估的常用指標(biāo)，并舉例說明如何使用這些指標(biāo)評(píng)估一個(gè)分類模型的性能。10.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述K-Means算法的原理及步驟。原理：K-Means算法是一種基于劃分的聚類算法，它的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。算法通過不斷迭代調(diào)整簇中心，直到達(dá)到收斂條件。步驟：1.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始簇中心。2.對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算它到各個(gè)簇中心的距離，將其分配到距離最近的簇中。3.重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，即簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值。4.重復(fù)步驟2和3，直到簇中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。11.（15分）已知有如下數(shù)據(jù)集：{(1,1),(2,1),(3,2),(4,3),(5,3)}，使用K-Means算法進(jìn)行聚類，假設(shè)K=2，初始簇中心為(1,1)和(3,2)，請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述前兩次迭代的過程。第一次迭代：-點(diǎn)(1,1)到簇中心(1,1)的距離為0，屬于簇1。-點(diǎn)(2,1)到簇中心(1,1)的距離為1，屬于簇1。-點(diǎn)(3,2)到簇中心(3,2)的距離為0，屬于簇2。-點(diǎn)(4,3)到簇中心(1,1)的距離為sqrt((4-1)^2+(3-1)^2)=sqrt(13)，到簇中心(3,2)的距離為sqrt((4-3)^2+(3-2)^2)=sqrt(2)，屬于簇2。-點(diǎn)(5,3)到簇中心(1,1)的距離為sqrt((5-1)^2+(3-1)^2)=sqrt(20)，到簇中心(3,2)的距離為sqrt((5-3)^2+(3-2)^2)=sqrt(5)，屬于簇2。-簇1的新中心為((1+2)/2,(1+1)/2)=(1.5,1)。-簇2的新中心為((3+4+5)/3,(2+3+3)/3)=(4,2.67)。第二次迭代：-點(diǎn)(1,1)到簇中心(1.5,1)的距離為0.5，屬于簇1。-點(diǎn)(2,1)到簇中心(1.5,1)的距離為0.5，屬于簇1。-點(diǎn)(3,2)到簇中心(4,2.67)的距離為sqrt((3-4)^2+(2-2.67)^2)=sqrt(1.4489)，屬于簇2。-點(diǎn)(4,3)到簇中心(1.5,1)的距離為sqrt((4-1.5)^2+(3-1)^2)=sqrt(10.25)，到簇中心(4,2.67)的距離為sqrt((4-4)^2+(3-2.67)^2)=0.33，屬于簇2。-點(diǎn)(5,3)到簇中心(1.5,1)的距離為sqrt((5-1.5)^2+(3-1)^2)=sqrt(18.25)，到簇中心(4,2.67)的距離為sqrt((5-4)^2+(3-2.67)^2)=1.05，屬于簇2。-簇1的新中心為((1+2)/2,(1+1)/2)=(1.5,1)。-簇2的新中心為((3+4+5)/3,(2+3+3)/3)=(4,2.67)。（注：此次迭代簇中心未變化，若繼續(xù)迭代可能會(huì)根據(jù)收斂條件繼續(xù)調(diào)整）12.（20分）材料：在一個(gè)電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等信息?，F(xiàn)在需要構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)用戶未來可能購(gòu)買的商品類別。問題：請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，說明使用哪種算法合適，并闡述理由。同時(shí)描述該算法的大致步驟?？梢允褂脹Q策樹算法。理由：決策樹算法簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋，能夠處理離散型數(shù)據(jù)，對(duì)于預(yù)測(cè)用戶未來可能購(gòu)買的商品類別這種分類問題非常合適。它可以根據(jù)用戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)中的各種特征，如購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等，構(gòu)建決策樹模型，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)。大致步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換等操作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.選擇特征：從用戶ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等特征中選擇合適的特征用于構(gòu)建決策樹。3.構(gòu)建決策樹：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過遞歸劃分的方式構(gòu)建決策樹，選擇最優(yōu)的劃分屬性。4.剪枝：對(duì)構(gòu)建好的決策樹進(jìn)行剪枝，防止過擬合。5.預(yù)測(cè)：使用構(gòu)建好的決策樹模型對(duì)新的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出用戶未來可能購(gòu)買的商品類別。答案：1.B2.A3.D4.B5.C6.A7.C8.C9.常用指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1值、精確率等。對(duì)于分類模型，準(zhǔn)確率是預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比