2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)）智能算法應(yīng)用實務(wù)階段測試題

（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：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。(總共8題，每題5分)w1.以下哪種算法不屬于機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.聚類算法w2.在深度學(xué)習(xí)中，用于處理圖像分類任務(wù)的經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是（）。A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.以上都是w3.以下關(guān)于梯度下降算法的說法，錯誤的是（）。A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法B.其目的是找到使目標(biāo)函數(shù)最小化的參數(shù)值C.步長越大，收斂速度越快D.可能會陷入局部最優(yōu)解w4.支持向量機（SVM）的主要作用是（）。A.分類和回歸B.聚類C.降維D.特征提取w5.下列哪個不是常見的激活函數(shù)（）。A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Softmax函數(shù)D.Euclidean函數(shù)w6.在K近鄰算法中，K值的選擇對分類結(jié)果有重要影響。一般來說，K值較小會導(dǎo)致（）。A.模型復(fù)雜度降低，偏差增大B.模型復(fù)雜度降低，偏差減小C.模型復(fù)雜度增加，偏差增大D.模型復(fù)雜度增加，偏差減小w7.以下關(guān)于遺傳算法的描述，正確的是（）。A.是一種基于自然選擇和遺傳變異的優(yōu)化算法B.只能用于解決連續(xù)優(yōu)化問題C.不需要初始種群D.搜索過程中不會陷入局部最優(yōu)w8.對于一個二分類問題，邏輯回歸模型的輸出值范圍是（）。A.[0,1]B.(-∞,+∞)C.[0,+∞)D.(-1,1)第II卷（非選擇題共60分）w9.（10分）簡述梯度下降算法的基本原理。w10.（10分）請說明支持向量機（SVM）中核函數(shù)的作用。材料：在一個圖像識別項目中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行圖像分類。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含10個類別，共1000張圖像，圖像尺寸為224x224像素。經(jīng)過多次訓(xùn)練后，模型在驗證集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了80%。w11.（20分）（1）請分析影響該CNN模型性能的可能因素有哪些？（10分）（2）為了進一步提高模型性能，可以采取哪些措施？（10分）材料：有一個數(shù)據(jù)集，包含若干個樣本，每個樣本有多個特征。使用K近鄰算法對該數(shù)據(jù)集進行分類。w12.（20分）（1）簡述K近鄰算法的基本步驟。（10分）（2）在選擇K值時，需要考慮哪些因素？（10分）答案：w1.Dw2.Dw3.Cw4.Aw5.Dw6.Aw7.Aw8.Aw9.梯度下降算法是一種迭代優(yōu)化算法。其基本原理是在給定的目標(biāo)函數(shù)下，從初始點開始，沿著目標(biāo)函數(shù)梯度的反方向不斷更新參數(shù)值，使得目標(biāo)函數(shù)值逐漸減小。每次更新的步長由學(xué)習(xí)率決定，通過不斷迭代，最終找到使目標(biāo)函數(shù)最小化的參數(shù)值，從而實現(xiàn)優(yōu)化模型的目的。w10核函數(shù)在支持向量機中起著關(guān)鍵作用。它將低維空間中的線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使得數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。通過使用核函數(shù)，無需顯式地計算高維空間的坐標(biāo)，大大減少了計算量。常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯核等，不同的核函數(shù)適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，能夠有效地提升支持向量機的分類和回歸性能。w11.（1）影響該CNN模型性能的可能因素有：數(shù)據(jù)方面，如數(shù)據(jù)量不足、數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)分布不均衡等；模型結(jié)構(gòu)方面，網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量、卷積核大小等設(shè)置不合理；訓(xùn)練參數(shù)方面，學(xué)習(xí)率不合適、迭代次數(shù)不足等；優(yōu)化算法方面，選擇的優(yōu)化器效果不佳。（2）為提高模型性能，可以增加數(shù)據(jù)增強操作擴充數(shù)據(jù)量；仔細(xì)檢查和修正數(shù)據(jù)標(biāo)注；采用合適的采樣方法解決數(shù)據(jù)不均衡問題；調(diào)整模型結(jié)構(gòu)，嘗試不同的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和參數(shù)設(shè)置；優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù)，如調(diào)整學(xué)習(xí)率并增加迭代次數(shù)；更換更有效的優(yōu)化器。w12.（1）K近鄰算法的基本步驟為：首先確定一個距離度量方法，如歐氏距離等。對于新的待分類樣本，計算它與訓(xùn)練集中所有樣本的距離。然后選擇距離最近的K個鄰居。最后根據(jù)這K個鄰居的類別標(biāo)簽，通過多數(shù)表決等方式確定待分類樣本的類別。（2）選擇K值時，需要考慮數(shù)據(jù)的分布情況，如果數(shù)據(jù)分布較為密集，K值可