2025年大學(xué)（人工智能）機器學(xué)習(xí)模塊測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（總共4題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸2.在機器學(xué)習(xí)中，以下哪個指標(biāo)用于評估分類模型的準確率？A.召回率B.F1值C.精確率D.以上都是3.以下哪種技術(shù)可以用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.數(shù)據(jù)歸一化B.特征選擇C.插補法D.降維4.以下哪個是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)？A.線性函數(shù)B.邏輯斯蒂函數(shù)C.修正線性單元（ReLU）D.以上都不是第II卷（非選擇題共60分）5.（10分）請簡要描述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。6.（15分）已知一個數(shù)據(jù)集，包含特征X和標(biāo)簽Y。請解釋如何使用決策樹算法對該數(shù)據(jù)集進行分類，并說明決策樹的構(gòu)建過程。7.（15分）材料：在一個圖像分類任務(wù)中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集包含10個類別，每個類別有1000張圖像。在訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型的準確率一直無法提高。問題：請分析可能導(dǎo)致模型準確率無法提高的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。8.（20分）材料：某公司收集了用戶的購買歷史數(shù)據(jù)，包括商品類別、購買時間、購買金額等信息。公司希望通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測用戶未來可能購買的商品。問題：請設(shè)計一個基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測方案，包括選擇合適的算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟以及模型評估指標(biāo)。答案：1.C2.D3.C4.C5.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)預(yù)測模型的機器學(xué)習(xí)任務(wù)，模型的輸入是特征，輸出是對應(yīng)的標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布或數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的目標(biāo)變量，用于預(yù)測和分類；無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有預(yù)先定義的目標(biāo)，主要用于數(shù)據(jù)探索和聚類等。6.決策樹算法通過對數(shù)據(jù)集進行遞歸劃分，根據(jù)特征的不同取值將數(shù)據(jù)集分成不同的子集，直到子集中的樣本屬于同一類別或達到停止條件。構(gòu)建過程包括：首先計算每個特征的信息增益或其他分裂準則，選擇最優(yōu)特征進行分裂；然后對分裂后的子集重復(fù)上述過程，直到滿足停止條件，如子集中樣本類別相同或達到最大深度等。7.可能原因及解決方法：數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，如未進行歸一化等，可對圖像數(shù)據(jù)進行歸一化處理；模型結(jié)構(gòu)不合理，可嘗試調(diào)整卷積層和池化層的參數(shù)，或增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，可擴充數(shù)據(jù)集；過擬合，可增加正則化項或采用Dropout等方法。8.算法可選擇決策樹、支持向量機等。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括清洗數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值，對商品類別進行編碼，對購買金額等數(shù)值特征