2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)實務(wù)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）答題要求：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。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.邏輯回歸2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.交叉驗證得分3.下列關(guān)于梯度下降法的說法，錯誤的是（）A.梯度下降法是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.步長越大，收斂速度越快D.可能會陷入局部最優(yōu)解4.對于線性回歸模型，其損失函數(shù)通常采用（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.0-1損失函數(shù)D.Hinge損失函數(shù)5.以下哪個不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)？（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.指數(shù)函數(shù)D.Tanh函數(shù)6.在K近鄰算法中，K值的選擇對模型有重要影響，以下說法正確的是（）A.K值越大，模型越容易過擬合B.K值越小，模型越容易過擬合C.K值的選擇不影響模型性能D.K值越大，模型的泛化能力越強(qiáng)第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題5分，共20分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、______、______。2.決策樹的構(gòu)建過程主要包括特征選擇、______、______。3.支持向量機(jī)的核心思想是找到一個最優(yōu)的______，將不同類別的數(shù)據(jù)點分開。4.深度學(xué)習(xí)中，常用的優(yōu)化器有______、______。三、簡答題（每題10分，共30分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.請說明什么是模型評估指標(biāo)中的精確率和召回率，并舉例說明它們在實際應(yīng)用中的意義。3.解釋什么是梯度消失和梯度爆炸現(xiàn)象，以及如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中避免這些問題。四、案例分析題（每題10分，共20分）答題要求：根據(jù)給定的案例，回答問題。材料：某電商平臺收集了用戶的購買歷史數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買商品類別（如服裝、電子產(chǎn)品等）、購買時間、購買金額等信息?，F(xiàn)在想要構(gòu)建一個模型來預(yù)測用戶未來可能購買的商品類別。1.請分析該問題屬于哪種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，并說明理由。2.如果你負(fù)責(zé)構(gòu)建這個模型，你會選擇哪些特征進(jìn)行模型訓(xùn)練？請簡要說明理由。五、算法設(shè)計題（10分）答題要求：設(shè)計一個簡單的算法來解決給定的問題。材料：有一組數(shù)據(jù)點，其坐標(biāo)為(x,y)，已知這些數(shù)據(jù)點大致呈現(xiàn)線性關(guān)系。請設(shè)計一個算法來擬合這些數(shù)據(jù)點，得到線性回歸方程y=ax+b。答案：第I卷：1.C2.D3.C4.B5.C6.B第II卷：二、1.數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換2.決策樹生成、決策樹剪枝3.超平面4.Adam、SGD三、1.監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)注數(shù)據(jù)，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系以進(jìn)行預(yù)測等；無監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)注數(shù)據(jù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。2.精確率是預(yù)測為正例的樣本中真正正例的比例；召回率是真正正例被預(yù)測為正例的比例。如醫(yī)療診斷中，精確率可看確診正確的比例，召回率看實際患病被正確診斷的比例。3.梯度消失是梯度在反向傳播中逐漸變小，導(dǎo)致訓(xùn)練困難；梯度爆炸是梯度逐漸變大。可采用合適的初始化方法、選擇合適的激活函數(shù)、使用梯度裁剪等避免。四、1.屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類任務(wù)，因為有歷史購買商品類別作為標(biāo)注信息，目標(biāo)是預(yù)測未來購買商品類別。2.可選擇購買時間（反映購買規(guī)律）、購買金額（體現(xiàn)消費能力）、歷史購買商品類別（作為重要參考）。五、可采用最小二乘法。設(shè)線性回歸方程為