2025年高職（人工智能應用）機器學習建模試題及解析

（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。每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.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)中的標記信息B.監(jiān)督學習的目標是從無標記數(shù)據(jù)中學習模式C.監(jiān)督學習主要包括分類和回歸任務D.監(jiān)督學習不能用于預測2.在決策樹算法中，信息增益是用來（）A.計算節(jié)點的純度B.選擇最優(yōu)劃分屬性C.評估模型的準確性D.確定樹的深度3.支持向量機（SVM）的主要作用是（）A.進行數(shù)據(jù)降維B.處理文本分類C.尋找最優(yōu)分類超平面D.實現(xiàn)無監(jiān)督學習4.下列哪種算法不屬于聚類算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法5.神經(jīng)網(wǎng)絡中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)B.對神經(jīng)元的輸入進行加權求和C.引入非線性因素，使網(wǎng)絡能夠處理復雜問題D.計算損失函數(shù)6.隨機森林是由多個（）構成的。A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.聚類模型第II卷（非選擇題共70分）7.（共10分）簡述梯度下降算法的原理。8.（共15分）請說明K-Means算法的步驟，并分析其優(yōu)缺點。9.（共15分）給定一個數(shù)據(jù)集，包含特征向量x和對應的標記y，使用樸素貝葉斯算法進行分類。假設特征向量x有兩個特征x1和x2，標記y有兩個類別C1和C2。已知P(C1)=0.4，P(C2)=0.6，P(x1|C1)=0.3，P(x1|C2)=0.5，P(x2|C1)=0.5，P(x2|C2)=0.4。當輸入特征向量x=(x1=0.4,x2=0.3)時，計算該樣本屬于類別C1和C2的概率，并判斷其所屬類別。10.（共20分）材料：在一個電商平臺上，收集了大量用戶的購買行為數(shù)據(jù)，包括購買商品的種類、價格、購買時間等信息。目標是通過機器學習建模來預測用戶是否會購買某一款新推出的商品。問題：請描述你會使用哪些機器學習算法來解決這個問題，并說明理由。11.（共20分）材料：有一個圖像數(shù)據(jù)集，包含了不同動物的圖片，每個圖片都有對應的動物類別標簽。問題：請設計一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的圖像分類模型，簡述其主要結構和工作原理。答案：1.C2.B3.C4.C5.C6.A7.梯度下降算法是一種用于求解函數(shù)最小值的迭代優(yōu)化算法。對于一個目標函數(shù)，它從一個初始點開始，沿著函數(shù)梯度的反方向逐步迭代更新參數(shù)，使得目標函數(shù)值不斷減小，直至收斂到局部最優(yōu)解或全局最優(yōu)解。在機器學習中，常利用梯度下降來更新模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。8.K-Means算法步驟：首先隨機選擇K個聚類中心；然后計算每個樣本到聚類中心的距離，將樣本分配到最近的聚類中心；接著重新計算每個聚類的中心；重復上述步驟直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。優(yōu)點：簡單快速，對處理大數(shù)據(jù)集有較高效率。缺點：對初始聚類中心敏感，可能導致聚類結果不佳；不能很好處理非凸形狀的數(shù)據(jù)分布。9.對于類別C1：P(x|C1)=P(x1|C1)×P(x2|C1)=0.3×0.5=0.15，P(x|C1)×P(C1)=0.15×0.4=0.06。對于類別C2：P(x|C2)=P(x1|C2)×P(x2|C2)=0.5×0.4=0.2，P(x|C2)×P(C2)=0.2×0.6=0.12。因為0.12＞0.06，所以該樣本屬于類別C2。10.可以使用邏輯回歸算法。邏輯回歸對數(shù)據(jù)的線性關系建模較好，能快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，可直接得到用戶購買該商品的概率，便于電商平臺做出決策。也可使用決策樹算法，它能處理多種類型的數(shù)據(jù)，易于理解和解釋，能清晰展示哪些因素影響用戶購買決策。還可考慮支持向量機算法，它在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)較好，能有效找到最優(yōu)分類邊界，準確區(qū)分購買和不購買的用戶。11.基于CNN的圖像分類模型主要結構包括卷積層、池化層、全連接層。卷積層通過卷積核提取圖像的局部特征；池化層對卷積后的特征進行下采樣，減少