2025年大學(xué)人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)算法）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。每題只有一個(gè)選項(xiàng)符合題意，請(qǐng)將正確選項(xiàng)填在題后的括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器答案：A2.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)模型性能有重要影響。當(dāng)K值較小時(shí)，模型會(huì)（）。A.更復(fù)雜，容易過擬合B.更簡(jiǎn)單，容易欠擬合C.更復(fù)雜，容易欠擬合D.更簡(jiǎn)單，容易過擬合答案：A3.支持向量機(jī)（SVM）主要用于解決什么問題？（）A.回歸分析B.分類問題C.聚類分析D.降維答案：B4.以下關(guān)于梯度下降算法的說法，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.步長(zhǎng)越大，收斂速度越快D.可能會(huì)陷入局部最優(yōu)解答案：C5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)作用不包括（）。A.引入非線性因素B.加快模型訓(xùn)練速度C.增加模型的表達(dá)能力D.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行變換答案：B6.下列哪種方法不屬于模型評(píng)估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.特征重要性答案：D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(qǐng)?jiān)跈M線上填寫正確答案。1.隨機(jī)森林是由多個(gè)______組成的集成學(xué)習(xí)模型。答案：決策樹2.梯度下降算法中，步長(zhǎng)的選擇可以通過______等方法來確定。答案：固定步長(zhǎng)、自適應(yīng)步長(zhǎng)（如Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam等）3.樸素貝葉斯分類器基于______假設(shè)。答案：特征條件獨(dú)立4.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化器有______、______等。答案：SGD（隨機(jī)梯度下降）、Adam（自適應(yīng)矩估計(jì)）等三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）答題要求：簡(jiǎn)要回答問題，條理清晰，語言簡(jiǎn)潔。1.簡(jiǎn)述K均值聚類算法的基本步驟。答案：首先，隨機(jī)選擇K個(gè)聚類中心。然后，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各個(gè)聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心所在的簇中。接著，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。重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或滿足一定的終止條件。2.解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何避免過擬合。答案：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，模型過于復(fù)雜，擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。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)都很差，模型過于簡(jiǎn)單，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過擬合可以采用正則化（如L1、L2正則化）、減少特征數(shù)量、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用合適的模型復(fù)雜度（如限制決策樹深度、控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量等）。四、材料分析題（每題15分，共30分）答題要求：閱讀材料，回答問題，結(jié)合所學(xué)知識(shí)進(jìn)行分析。材料：在一個(gè)電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買行為數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在要利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某一款新產(chǎn)品。1.請(qǐng)你選擇一種合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說明理由。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)單且高效的分類算法，對(duì)于二分類問題表現(xiàn)良好。它可以很好地處理線性關(guān)系，在電商購(gòu)買行為預(yù)測(cè)中，用戶的一些特征與購(gòu)買與否可能存在線性關(guān)系。而且邏輯回歸模型訓(xùn)練速度快，易于理解和解釋，能夠直觀地給出用戶購(gòu)買該產(chǎn)品的概率，便于電商平臺(tái)進(jìn)行決策。2.若要評(píng)估模型的性能，你會(huì)選擇哪些評(píng)估指標(biāo)？并說明原因。答案：可以選擇準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評(píng)估指標(biāo)。準(zhǔn)確率反映了模型正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，能直觀體現(xiàn)模型預(yù)測(cè)的整體正確性。召回率表示模型正確預(yù)測(cè)出的正例占實(shí)際正例的比例，對(duì)于電商平臺(tái)來說，召回潛在購(gòu)買用戶很重要。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了兩者，當(dāng)需要平衡兩者時(shí)，F(xiàn)1值能更好地評(píng)估模型性能。五、算法設(shè)計(jì)題（10分）答題要求：根據(jù)題目要求，設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)步驟。設(shè)計(jì)一個(gè)基于線性回歸的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)算法。已知有一組房屋面積和房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)，要求建立一個(gè)線性回歸模型來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。答案：首先，導(dǎo)入相關(guān)的庫(kù)，如numpy、pandas、matplotlib等。然后，讀取房屋面積和房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)。接著，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化等。之后，初始化線性回歸模型的參數(shù)，如權(quán)重和偏置。通過梯度