2025年大學（人工智能）機器學習算法測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共6題，每題5分，每題給出的四個選項中，只有一項符合題目要求，請將正確答案填寫在題后的括號內(nèi)）w1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸w2.在邏輯回歸中，用于衡量模型擬合優(yōu)度的指標通常是（）A.均方誤差B.交叉熵損失C.準確率D.召回率w3.對于一個多層感知機（MLP），以下關(guān)于隱藏層神經(jīng)元激活函數(shù)的說法正確的是（）A.只能使用Sigmoid函數(shù)B.只能使用ReLU函數(shù)C.可以使用多種激活函數(shù)D.不能使用非線性激活函數(shù)w4.以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中應用較為廣泛且收斂速度較快？（）A.隨機梯度下降B.批量梯度下降C.AdagradD.Adamw5.在K近鄰算法中，K值的選擇對模型性能有重要影響。當K值較小時，模型（）A.泛化能力強B.對噪聲更魯棒C.容易過擬合D.容易欠擬合w6.支持向量機（SVM）中，通過核函數(shù)可以將低維空間的數(shù)據(jù)映射到高維空間進行分類。以下哪種核函數(shù)不是常用的核函數(shù)？（）A.線性核B.高斯核C.多項式核D.指數(shù)核第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）簡述決策樹算法的基本原理，并說明其在構(gòu)建過程中如何進行特征選擇。w8.（15分）請詳細闡述梯度下降算法的步驟，并說明如何通過調(diào)整學習率來優(yōu)化算法的收斂速度。材料：在一個圖像分類任務中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）進行訓練。訓練數(shù)據(jù)包含1000張貓和狗的圖片，其中貓的圖片500張，狗的圖片500張。將數(shù)據(jù)集按照8:2的比例劃分為訓練集和測試集。w9.（20分）請描述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的主要結(jié)構(gòu)組成，并說明在上述圖像分類任務中，CNN是如何對圖像進行特征提取和分類的。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物數(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。現(xiàn)在想要構(gòu)建一個模型來預測用戶是否會購買某一特定商品。w10.（25分）請設(shè)計一個基于機器學習算法的解決方案，說明你選擇的算法及理由，并闡述如何對數(shù)據(jù)進行預處理和模型訓練評估。答案：w1.Cw2.Bw3.Cw4.Dw5.Cw6.Dw7.決策樹算法基本原理：它是基于樹結(jié)構(gòu)進行決策的算法，每個內(nèi)部節(jié)點是一個屬性上的測試，分支是測試輸出，葉節(jié)點是類別或值。特征選擇方法：信息增益，選擇信息增益最大的特征；信息增益率，克服信息增益偏向取值多的特征問題；基尼系數(shù)，選擇基尼系數(shù)最小的特征。w8.梯度下降算法步驟：首先初始化參數(shù)，然后計算損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度，接著根據(jù)梯度更新參數(shù)，不斷重復直到達到收斂條件。學習率影響：學習率過大，可能跳過最優(yōu)解，不收斂；學習率過小，收斂速度慢?？赏ㄟ^動態(tài)調(diào)整學習率，如Adagrad、Adadelta、Adam等優(yōu)化算法來改善收斂速度。w9.CNN主要結(jié)構(gòu)組成：包括卷積層（進行特征提取）、池化層（下采樣減少數(shù)據(jù)量）、全連接層（進行分類）。在圖像分類任務中，卷積層通過卷積核提取圖像的局部特征，池化層降低特征維度，保留主要特征，最后全連接層根據(jù)提取的特征進行分類判斷。w10.可選擇邏輯回歸算法。理由：邏輯回歸簡單易實現(xiàn)，對于二分類問題效果較好。數(shù)據(jù)預處理：對缺失值進行填充，對類別型變量進行編碼。模型訓練：