2025年大學(xué)（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化試題及答案

（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。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.聚類(lèi)算法C.主成分分析D.自編碼器答案：A2.在梯度下降算法中，學(xué)習(xí)率的作用是（）A.決定每次迭代時(shí)參數(shù)更新的步長(zhǎng)B.決定算法是否收斂C.決定損失函數(shù)的大小D.決定模型的復(fù)雜度答案：A3.對(duì)于線性回歸模型，以下說(shuō)法正確的是（）A.只能處理線性可分的數(shù)據(jù)B.模型的目標(biāo)是最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的平方差C.不需要進(jìn)行特征縮放D.不能用于預(yù)測(cè)連續(xù)變量答案：B4.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中較為常用且收斂速度較快？（）A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.SGD答案：C5.當(dāng)使用K近鄰算法時(shí)，K值的選擇對(duì)模型性能有重要影響。一般來(lái)說(shuō)，較小的K值會(huì)導(dǎo)致（）A.模型更平滑，偏差大，方差小B.模型更復(fù)雜，偏差小，方差大C.模型更平滑，偏差小，方差大D.模型更復(fù)雜，偏差大，方差小答案：B6.在支持向量機(jī)中，核函數(shù)的作用是（）A.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間B.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.確定支持向量D.優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)答案：A第II卷（非選擇題共70分）答題要求：請(qǐng)根據(jù)題目要求，在相應(yīng)位置作答。7.（10分）簡(jiǎn)述隨機(jī)森林算法的原理，并說(shuō)明它相對(duì)于決策樹(shù)算法的優(yōu)點(diǎn)。隨機(jī)森林是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法。它通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)，并將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合，以提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。相對(duì)于決策樹(shù)算法，隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)包括：-降低了模型的方差，提高了泛化能力。-對(duì)噪聲和異常值更具魯棒性。-能夠處理高維數(shù)據(jù)，不易陷入局部最優(yōu)。8.（15分）請(qǐng)解釋什么是過(guò)擬合和欠擬合，并說(shuō)明如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中避免過(guò)擬合和欠擬合。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差，即模型過(guò)于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值也進(jìn)行了擬合。欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都較差，即模型過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過(guò)擬合的方法包括：-增加數(shù)據(jù)量。-進(jìn)行特征選擇和降維。-采用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化。-限制模型復(fù)雜度，如使用淺模型或減少層數(shù)。避免欠擬合的方法包括：-增加模型復(fù)雜度，如增加層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量。-選擇更合適的模型架構(gòu)。-對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如特征工程。9.（15分）在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像識(shí)別任務(wù)。請(qǐng)簡(jiǎn)述卷積層、池化層和全連接層的作用，并說(shuō)明它們是如何協(xié)同工作來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)的。卷積層：通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)，提取圖像的局部特征，減少數(shù)據(jù)維度。池化層：對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，降低數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留重要特征。全連接層：將池化層輸出的特征進(jìn)行線性組合，得到最終的分類(lèi)結(jié)果。它們協(xié)同工作的過(guò)程如下：圖像首先進(jìn)入卷積層，經(jīng)過(guò)多次卷積操作提取特征，然后進(jìn)入池化層進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量。接著，經(jīng)過(guò)多個(gè)卷積層和池化層的交替，得到更高級(jí)的特征表示。最后，這些特征進(jìn)入全連接層，通過(guò)線性組合得到分類(lèi)結(jié)果，并通過(guò)softmax函數(shù)進(jìn)行概率輸出，以確定圖像所屬的類(lèi)別。10.（20分）材料：在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析中，我們收集了一組患者的數(shù)據(jù)（包括年齡、性別、癥狀、疾病診斷等），目標(biāo)是建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有某種特定疾病。問(wèn)題：請(qǐng)你選擇一種合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說(shuō)明理由。同時(shí)，簡(jiǎn)述如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高模型性能。選擇邏輯回歸算法。理由：邏輯回歸適用于二分類(lèi)問(wèn)題，能夠很好地處理線性關(guān)系，計(jì)算效率高，且對(duì)數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：-缺失值處理：可以使用均值、中位數(shù)或其他方法填充缺失值。-異常值處理：通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別并處理異常值，如采用基于標(biāo)準(zhǔn)差的方法。-特征編碼：對(duì)性別等類(lèi)別特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼或其他合適的編碼方式。-特征縮放：對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以加快模型收斂速度。11.（20分）材料：某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，希望通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)可能購(gòu)買(mǎi)的商品。問(wèn)題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，包括選擇合適的算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟以及如何評(píng)估模型性能。可以選擇推薦系統(tǒng)常用的算法，如協(xié)同過(guò)濾算法。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：-數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、無(wú)效數(shù)據(jù)等。-特征提?。簭馁?gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄等中提取有價(jià)值的特征。-數(shù)據(jù)歸一化：對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行歸一化處理。評(píng)估模型性能可以使用以下指標(biāo)：-準(zhǔn)確率：預(yù)測(cè)正確的用戶數(shù)占總用戶數(shù)的比例。-召回率：預(yù)測(cè)出的正例中實(shí)際為正例的比例。-F1值：綜