2025年大學(xué)（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)測(cè)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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說(shuō)法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的類(lèi)別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)中沒(méi)有明確的標(biāo)簽D.監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于無(wú)監(jiān)督的任務(wù)答案：B2.決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.以上都是答案：D3.支持向量機(jī)（SVM）的主要作用是（）A.數(shù)據(jù)降維B.分類(lèi)和回歸C.聚類(lèi)分析D.特征提取答案：B4.下列哪個(gè)算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K-Means算法B.樸素貝葉斯算法C.主成分分析算法D.層次聚類(lèi)算法答案：B5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度B.對(duì)神經(jīng)元的輸入進(jìn)行非線性變換C.加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練D.減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)答案：B6.梯度下降算法是用于（）A.求解優(yōu)化問(wèn)題B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型評(píng)估D.特征選擇答案：A7.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過(guò)擬合是指（）A.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得很好，但對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力差B.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得不好，對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力也差C.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得很好，對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力也很好D.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得不好，對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力好答案：A8.以下哪種方法可以用于評(píng)估分類(lèi)模型的性能（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是答案：D9.隨機(jī)森林是由多個(gè)（）組成的集成學(xué)習(xí)模型。A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.線性回歸模型答案：A10.以下關(guān)于正則化的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.正則化可以防止模型過(guò)擬合B.L1正則化會(huì)使參數(shù)變得稀疏C.L2正則化會(huì)使參數(shù)的值變小D.正則化對(duì)模型的訓(xùn)練沒(méi)有影響答案：D第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每空2分，共20分）答題要求：請(qǐng)?jiān)跈M線上填寫(xiě)正確答案。1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、______和測(cè)試集。答案：驗(yàn)證集2.線性回歸模型中，目標(biāo)是找到一條直線使得______最小。答案：誤差平方和3.聚類(lèi)算法中，K-Means算法的主要步驟包括初始化聚類(lèi)中心、計(jì)算距離、______和更新聚類(lèi)中心。答案：分配樣本到聚類(lèi)中心4.決策樹(shù)的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)______測(cè)試。答案：屬性5.支持向量機(jī)中，最大間隔超平面是使得兩類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離______的超平面。答案：最大6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間通過(guò)______進(jìn)行連接。答案：權(quán)重7.交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能的方法，常見(jiàn)的有______交叉驗(yàn)證。答案：K折8.模型評(píng)估中，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用______來(lái)評(píng)估回歸模型的性能。答案：均方誤差9.隨機(jī)森林中，通過(guò)______來(lái)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)。答案：隨機(jī)選擇樣本和屬性10.正則化的主要目的是______。答案：防止模型過(guò)擬合三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）答題要求：簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，條理清晰。1.請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，并說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)有哪些。答案：機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。它專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維、異常檢測(cè)等。2.解釋一下什么是梯度下降算法，并說(shuō)明其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用場(chǎng)景。答案：梯度下降是一個(gè)一階最優(yōu)化算法，通常也稱(chēng)為最速下降法。要使用梯度下降方法找到一個(gè)函數(shù)的局部極小值，必須向函數(shù)上當(dāng)前點(diǎn)對(duì)應(yīng)梯度（或者是近似梯度）的反方向的規(guī)定步長(zhǎng)距離點(diǎn)進(jìn)行迭代搜索。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，梯度下降算法常用于求解優(yōu)化問(wèn)題，如線性回歸、邏輯回歸等模型的參數(shù)求解，通過(guò)不斷迭代更新參數(shù)，使損失函數(shù)最小化。3.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)（SVM）的基本原理。答案：支持向量機(jī)是一種二分類(lèi)模型，其基本原理是在特征空間中尋找一個(gè)超平面來(lái)將兩類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)分開(kāi)，使得兩類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離最大，這個(gè)超平面就是最大間隔超平面。通過(guò)引入核函數(shù)，可以將低維空間中的線性不可分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性可分問(wèn)題，從而有效地進(jìn)行分類(lèi)。四、材料分析題（20分）答題要求：閱讀以下材料，回答問(wèn)題。材料：在某電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)。其中包括用戶的年齡、性別、購(gòu)買(mǎi)的商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)金額等信息。現(xiàn)在要利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)模型，來(lái)預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某一款特定的新產(chǎn)品。1.請(qǐng)分析這個(gè)問(wèn)題適合用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決，并說(shuō)明理由。答案：這個(gè)問(wèn)題適合用分類(lèi)算法來(lái)解決，比如邏輯回歸。因?yàn)槟繕?biāo)是預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)新產(chǎn)品，這是一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題。邏輯回歸可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過(guò)學(xué)習(xí)輸入特征（年齡、性別、購(gòu)買(mǎi)商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)金額等）與輸出類(lèi)別（購(gòu)買(mǎi)或不購(gòu)買(mǎi)）之間的關(guān)系，來(lái)預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買(mǎi)新產(chǎn)品的概率，從而判斷用戶是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)。2.假設(shè)使用決策樹(shù)算法來(lái)構(gòu)建模型，在構(gòu)建決策樹(shù)的過(guò)程中，如何選擇劃分屬性？答案：在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，可以使用信息增益、基尼系數(shù)等指標(biāo)來(lái)選擇劃分屬性。信息增益衡量了劃分前后信息不確定性的減少程度，選擇信息增益最大的屬性作為劃分屬性?；嵯禂?shù)則衡量了數(shù)據(jù)集的純度，選擇基尼系數(shù)最小的屬性作為劃分屬性。通過(guò)計(jì)算不同屬性的這些指標(biāo)，比較大小，選擇最優(yōu)的劃分屬性，逐步構(gòu)建決策樹(shù)。五、綜合應(yīng)用題（20分）答題要求：根據(jù)題目要求，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)進(jìn)行解答。1.給定一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集，包含三個(gè)特征x1、x2、x3和一個(gè)標(biāo)簽y，數(shù)據(jù)如下：x1:1,2,3,4,5x2:2,4,6,8,10x3:3,6,9,12,15y:0,1,0,1,0使用K-Means算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，假設(shè)K=2，初始聚類(lèi)中心為(1,2,3)和(4,8,12)，請(qǐng)計(jì)算第一次迭代后每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)所屬的聚類(lèi)中心。答案：首先計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到兩個(gè)聚類(lèi)中心的距離。對(duì)于第一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(1,2,3)：到聚類(lèi)中心(1,2,3)的距離為0；到聚類(lèi)中心(4,8,12)的距離為sqrt((1-4)^2+(2-8)^2+(3-12)^2)=sqrt(9+36+81)=sqrt(126)。所以第一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于聚類(lèi)中心(1,2,3)。對(duì)于第二個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(2,4,6)：到聚類(lèi)中心(1,2,3)的距離為sqrt((2-1)^2+(4-2)^2+(6-3)^2)=sqrt(1+4+9)=sqrt(14)；到聚類(lèi)中心(4,8,12)的距離為sqrt((2-4)^2+(4-8)^2+(6-12)^2)=sqrt(4+16+36)=sqrt(56)。所以第二個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于聚類(lèi)中心(1,2,3)。對(duì)于第三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(3,6,9)：到聚類(lèi)中心(1,2,3)的距離為sqrt((3-1)^2+(6-2)^2+(9-3)^2)=sqrt(4+16+36)=sqrt(56)；到聚類(lèi)中心(4,8,12)的距離為sqrt((3-4)^2+(6-8)^2+(9-12)^2)=sqrt(1+4+9)=sqrt(14)。所以第三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于聚類(lèi)中心(4,8,12)。對(duì)于第四個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(4,8,10)：到聚類(lèi)中心(1,2,3)的距離為sqrt((4-1)^2+(8-2)^2+(10-3)^2)=sqrt(9+36+49)=sqrt(94)；到聚類(lèi)中心(4,8,12)的距離為sqrt((4-4)^2+(8-8)^2+(10-12)^2)=2。所以第四個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于聚類(lèi)中心(4,8,12)。對(duì)于第五個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)(5,10,15)：到聚類(lèi)中心(1,2,3)的距離為sqrt((5-1)^2+(10-2)^2+(15-3)^2)=sqrt(16+64+144)=sqrt(224)；到聚類(lèi)中心(4,8,12)的距離為sqrt((5-4)^2+(10-8)^2+(15-12)^2)=sqrt(1+4+9)=sqrt(14)。所以第五個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于聚類(lèi)中心(4,8,12)。第一次迭代后，數(shù)據(jù)點(diǎn)(1,2,3)和(2,4,6)屬于聚類(lèi)中心(1,2,3)；數(shù)據(jù)點(diǎn)(3,6,9)、(4,8,10)和(5,10,15)屬于聚類(lèi)中心(4,8,12)。2.請(qǐng)描述如何使用線性回歸模型對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并預(yù)測(cè)y的值。答案：首先，設(shè)線性回歸模型為y=