2025年大學(xué)大一（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)階段測(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。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。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)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只有分類任務(wù)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽答案：B2.下列哪個(gè)算法不屬于線性分類器（）A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)C.決策樹(shù)D.感知機(jī)答案：C3.在k近鄰算法中，k的取值對(duì)結(jié)果的影響是（）A.k越大，分類越準(zhǔn)確B.k越小，分類越準(zhǔn)確C.k的取值不影響分類結(jié)果D.k適中時(shí)分類效果最好答案：D4.關(guān)于梯度下降算法，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.梯度下降一定會(huì)收斂到全局最優(yōu)解D.學(xué)習(xí)率影響梯度下降的收斂速度答案：C5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)作用是（）A.增加模型的復(fù)雜度B.對(duì)輸入進(jìn)行非線性變換C.提高模型的訓(xùn)練速度D.降低模型的誤差答案：B6.以下哪個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的評(píng)估指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是答案：D第II卷（非選擇題共70分）（一）填空題（每題5分，共10分）答題要求：請(qǐng)?jiān)诿款}的橫線上填上正確答案。1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估的常用方法有________________和________________。答案：留出法、交叉驗(yàn)證法2.決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程主要包括________________和________________兩個(gè)步驟。答案：特征選擇、樹(shù)的生成（二）簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）答題要求：簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，條理清晰。1.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)的基本原理。答案：支持向量機(jī)是一種二分類模型，其基本原理是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類別的樣本正確分開(kāi)，并且使得間隔最大化。通過(guò)核函數(shù)可以將低維空間的線性不可分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性可分問(wèn)題，從而有效地處理非線性分類任務(wù)。2.解釋什么是過(guò)擬合和欠擬合，并說(shuō)明如何避免。答案：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差，模型過(guò)于復(fù)雜，包含了過(guò)多的噪聲和無(wú)關(guān)特征。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)都較差，模型過(guò)于簡(jiǎn)單，沒(méi)有捕捉到數(shù)據(jù)的特征。避免過(guò)擬合可以采用正則化、減少特征數(shù)量、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方法；避免欠擬合可以增加模型復(fù)雜度、選擇更合適的數(shù)據(jù)特征等。（三）材料分析題（每題20分，共20分）材料：在一個(gè)醫(yī)療診斷場(chǎng)景中，收集了一批患者的數(shù)據(jù)，包括癥狀、體征等信息，同時(shí)已知患者是否患有某種疾病?，F(xiàn)在要構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患病。答題要求：根據(jù)材料回答問(wèn)題，結(jié)合所學(xué)知識(shí)進(jìn)行分析。1.請(qǐng)選擇一種適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說(shuō)明理由。答案：可以選擇邏輯回歸算法。理由如下：邏輯回歸是一種簡(jiǎn)單有效的線性分類算法，對(duì)于二分類問(wèn)題有很好的表現(xiàn)。在這個(gè)醫(yī)療診斷場(chǎng)景中，目標(biāo)是預(yù)測(cè)患者是否患病，屬于二分類任務(wù)。邏輯回歸模型形式簡(jiǎn)單，易于理解和解釋，能夠很好地處理線性可分的數(shù)據(jù)，并且可以通過(guò)最大似然估計(jì)等方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和模型訓(xùn)練。同時(shí)，邏輯回歸在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)也具有較高的效率。（四）算法設(shè)計(jì)題（每題20分，共20分）答題要求：設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決問(wèn)題。1.設(shè)計(jì)一個(gè)基于k近鄰算法的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別算法。已知有一組手寫(xiě)數(shù)字的圖像數(shù)據(jù)，每個(gè)圖像數(shù)據(jù)都有對(duì)應(yīng)的數(shù)字標(biāo)簽。要求描述算法的主要步驟。答案：主要步驟如下：首先，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為特征向量。然后，對(duì)于待識(shí)別的手寫(xiě)數(shù)字圖像，同樣進(jìn)行預(yù)處理得到其特征向量。接著，根據(jù)k近鄰算法，計(jì)算該特征向量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中所有特征向量的距離，選擇距離最近的k個(gè)鄰居。最后，根據(jù)這k個(gè)鄰居中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)字標(biāo)簽，作為待識(shí)別圖像的預(yù)測(cè)結(jié)果。（五）綜合應(yīng)用題（每題20分，共20分）答題要求：結(jié)合所學(xué)知識(shí)，綜合運(yùn)用解決實(shí)際問(wèn)題。1.假設(shè)你要構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型?，F(xiàn)有一批房屋數(shù)據(jù)，包括房屋面積、房間數(shù)量、房齡等特征，以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。請(qǐng)描述你將如何構(gòu)建這個(gè)模型，包括選擇算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和評(píng)估等步驟。答案：選擇算法：可以考慮使用線性回歸算法，因?yàn)榉績(jī)r(jià)和房屋面積、房間數(shù)量、房齡等特征之間可能存在線性關(guān)系。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除缺失值和異常值。對(duì)特征進(jìn)行歸一化處理，使得不同特征具有相同的尺度。模型訓(xùn)練：將處理后的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集