2025年大學(xué)第四學(xué)年（人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)）算法應(yīng)用階段測試題及答案

（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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(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.線性回歸2.在深度學(xué)習(xí)中，用于圖像分類的經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是？A.ResNetB.LSTMC.DQND.GAN3.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.它通過不斷調(diào)整參數(shù)來減小損失函數(shù)的值C.梯度下降的步長越大越好D.梯度方向是函數(shù)值上升最快的方向4.當(dāng)使用K近鄰算法進(jìn)行分類時，K值的選擇對分類結(jié)果影響較大。一般來說，較小的K值會導(dǎo)致？A.分類結(jié)果更平滑，對噪聲更魯棒B.分類結(jié)果更復(fù)雜，容易受到噪聲影響C.分類速度更快D.分類精度更低5.以下哪種算法常用于處理文本數(shù)據(jù)中的情感分析任務(wù)？A.樸素貝葉斯算法B.主成分分析算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估指標(biāo)準(zhǔn)確率（Accuracy）的計(jì)算公式是？A.預(yù)測正確的樣本數(shù)/總樣本數(shù)B.預(yù)測錯誤的樣本數(shù)/總樣本數(shù)C.（預(yù)測正確的正例數(shù)+預(yù)測正確的負(fù)例數(shù)）/總樣本數(shù)D.（預(yù)測正確的正例數(shù)-預(yù)測正確的負(fù)例數(shù)）/總樣本數(shù)7.下列哪個不是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)？A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.高斯函數(shù)D.Tanh函數(shù)8.隨機(jī)森林算法是基于什么算法改進(jìn)而來的？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.聚類算法9.對于一個二分類問題，邏輯回歸模型輸出的結(jié)果表示？A.屬于正類的概率B.屬于負(fù)類的概率C.樣本的真實(shí)類別D.預(yù)測的類別標(biāo)簽10.在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種算法可以用于數(shù)據(jù)降維？A.K均值聚類算法B.層次聚類算法C.奇異值分解算法（SVD）D.決策樹算法第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共10空，每空2分。請將正確答案填寫在相應(yīng)的橫線上。1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括______、______、______、______等。2.深度學(xué)習(xí)中的卷積層主要作用是______。3.支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個最優(yōu)的______，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。4.在K均值聚類算法中，需要事先指定______。5.梯度下降算法中的步長α如果過大，可能會導(dǎo)致______。6.樸素貝葉斯算法基于______假設(shè)。7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）特別適用于處理______數(shù)據(jù)。8.模型評估中的召回率（Recall）計(jì)算公式是______。9.集成學(xué)習(xí)主要包括______和______兩種方式。10.在深度學(xué)習(xí)中，常用的優(yōu)化器有______、______等。三、簡答題（共20分）答題要求：請簡要回答以下問題，每題10分。1.簡述決策樹算法的基本原理和構(gòu)建過程。2.說明支持向量機(jī)中核函數(shù)的作用及常用的核函數(shù)類型。四、材料分析題（共15分）材料：在一個電商平臺上，有大量用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買商品類別、購買時間、購買金額等信息?，F(xiàn)在要構(gòu)建一個模型來預(yù)測用戶是否會購買某一款新推出的商品。答題要求：請根據(jù)上述材料，回答以下問題，每題5分。1.分析該問題屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的哪種任務(wù)類型？2.你認(rèn)為可以使用哪些算法來解決這個問題？請簡要說明理由。3.對于構(gòu)建的模型，如何進(jìn)行評估？請列舉一些常用的評估指標(biāo)。五、算法設(shè)計(jì)題（共1)5分）答題要求：請?jiān)O(shè)計(jì)一個簡單的線性回歸算法來預(yù)測房價。假設(shè)已知一些房屋的面積、房間數(shù)等特征，以及對應(yīng)的房價。要求寫出算法的基本步驟和關(guān)鍵代碼實(shí)現(xiàn)（可以使用Python語言）。1.算法基本步驟：2.關(guān)鍵代碼實(shí)現(xiàn)：答案：1.C2.A3.C4.B5.A6.A7.C8.A9.A10.C二、1.分類、回歸、聚類、降維2.提取數(shù)據(jù)的特征3.超平面4.聚類的類別數(shù)5.模型不收斂6.特征條件獨(dú)立7.序列8.預(yù)測正確的正例數(shù)/（預(yù)測正確的正例數(shù)+預(yù)測錯誤的正例數(shù)）9.Bagging、Boosting10.SGD、Adam三、1.決策樹算法基本原理是基于信息論中的信息增益來選擇最優(yōu)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，構(gòu)建一棵決策樹。構(gòu)建過程：首先計(jì)算數(shù)據(jù)集的信息熵，然后對每個特征計(jì)算信息增益，選擇信息增益最大的特征作為根節(jié)點(diǎn)，對根節(jié)點(diǎn)的不同取值進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，遞歸地構(gòu)建子樹，直到滿足停止條件，如所有樣本屬于同一類別或沒有可劃分的特征等。2.核函數(shù)作用是將低維空間中的線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分，從而可以使用線性分類器進(jìn)行分類。常用核函數(shù)類型有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯核函數(shù)等。四、1.該問題屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類任務(wù)。2.可以使用邏輯回歸算法，它適用于二分類問題，能很好地處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)；也可以使用決策樹算法，能處理非線性關(guān)系，對數(shù)據(jù)特征要求不高；還可以使用支持向量機(jī)算法，在處理高維數(shù)據(jù)時有較好表現(xiàn)。3.常用評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、F1值、精確率、ROC曲線下面積（AUC）等。五、1.算法基本步驟：首先計(jì)算輸入特征與房價之間的均值和方差進(jìn)行歸一化處理。然后初始化線性回歸模型的參數(shù)，如權(quán)重和偏置。通過梯度下降算法不斷更新參數(shù)，使得預(yù)測房價與真實(shí)房價之間的損失函數(shù)最小。重復(fù)更新參數(shù)的過程，直到損失函數(shù)收斂或達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)。最后得到訓(xùn)練好的線性回歸模型，用于預(yù)測新的房價。2.關(guān)鍵代碼實(shí)現(xiàn)：```pythonimportnumpyasnp假設(shè)X是特征矩陣，y是房價向量X=np.array([[面積1,房間數(shù)1],[面積2,房間數(shù)2],...])y=np.array([房價1,房價2,...])歸一化X=(X-np.mean(X,axis=0))/np.std(X,axis=0)初始化參數(shù)theta=np.zeros(X.shape[1])學(xué)習(xí)率alpha=0.01迭代次數(shù)num_iterations=1000foriinrange(num_iterations):p