2025年高職（大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)階段測(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40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2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。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科B.它致力于研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為C.機(jī)器學(xué)習(xí)主要用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析D.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含（）A.特征和標(biāo)簽B.僅特征C.僅標(biāo)簽D.既無(wú)特征也無(wú)標(biāo)簽3.在分類任務(wù)中，決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)不包括（）A.易于理解和解釋B.對(duì)數(shù)據(jù)的要求低C.計(jì)算復(fù)雜度低D.能夠處理高維數(shù)據(jù)4.下列屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的是（）A.K近鄰算法B.線性回歸C.樸素貝葉斯D.聚類算法5.支持向量機(jī)（SVM）主要用于解決（）A.回歸問(wèn)題B.分類問(wèn)題C.聚類問(wèn)題D.降維問(wèn)題6.關(guān)于K近鄰算法，說(shuō)法正確的是（）A.K值選擇越大，分類效果越好B.距離度量只能用歐氏距離C.對(duì)數(shù)據(jù)分布敏感D.不需要進(jìn)行訓(xùn)練7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的連接通過(guò)（）實(shí)現(xiàn)。A.權(quán)重B.閾值C.激活函數(shù)D.偏置8.深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于（）A.圖像識(shí)別B.語(yǔ)音識(shí)別C.自然語(yǔ)言處理D.以上都是9.下列哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法（）A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.牛頓法D.Adam10.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，歸一化的目的是（）A.使數(shù)據(jù)具有相同的尺度B.提高模型的泛化能力C.加快模型的收斂速度D.以上都是11.模型評(píng)估中，常用的評(píng)估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差12.交叉驗(yàn)證的主要作用是（）A.評(píng)估模型的性能B.防止模型過(guò)擬合C.提高模型的泛化能力D.以上都是13.下列關(guān)于模型選擇的說(shuō)法，正確的是（）A.簡(jiǎn)單模型一定比復(fù)雜模型好B.模型越復(fù)雜越好C.應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)和問(wèn)題選擇合適的模型D.模型選擇只看準(zhǔn)確率14.集成學(xué)習(xí)中，Bagging方法主要用于（）A.降低模型的方差B.提高模型的準(zhǔn)確率C.解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題D.以上都不是15.隨機(jī)森林是基于（）算法的集成學(xué)習(xí)方法。A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.K近鄰16.AdaBoost算法通過(guò)（）來(lái)提高模型的性能。A.增加樣本數(shù)量B.調(diào)整模型參數(shù)C.迭代訓(xùn)練多個(gè)弱分類器D.改變數(shù)據(jù)分布17.下列關(guān)于模型部署的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中B.部署前需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和評(píng)估C.模型部署只需要考慮技術(shù)問(wèn)題D.要確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性和穩(wěn)定性18.在線學(xué)習(xí)中，模型能夠（）更新。A.實(shí)時(shí)B.定期C.手動(dòng)D.隨機(jī)19.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)（）來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。A.與環(huán)境交互B.觀察環(huán)境C.接收獎(jiǎng)勵(lì)D.以上都是20.下列不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景的是（）A.機(jī)器人導(dǎo)航B.游戲C.圖像分類D.自動(dòng)駕駛第II卷（非選擇題共60分）（總共3題，每題10分，答題要求：請(qǐng)根據(jù)題目要求，簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。）21.簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。22.請(qǐng)說(shuō)明決策樹算法的構(gòu)建過(guò)程。23.解釋什么是梯度下降算法及其作用。（總共2題，每題15分，答題要求：閱讀材料，回答問(wèn)題。）材料：在一個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)集里，記錄了患者的癥狀（如發(fā)燒、咳嗽等）、年齡、性別等信息，目標(biāo)是預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。24.如果你要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)，你會(huì)選擇哪種算法？請(qǐng)說(shuō)明理由，并簡(jiǎn)述該算法在這個(gè)場(chǎng)景中的應(yīng)用步驟。材料：某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買記錄、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)，希望通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)來(lái)推薦商品給用戶。25.從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度，你認(rèn)為可以采用哪些方法來(lái)實(shí)現(xiàn)商品推薦？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述其中一種方法的原理和流程。答案：1.D2.A3.D4.D5.B6.C7.A8.D9.C10.D11.D12.D13.C14.A15.A16.C17.C18.A19.D20.C21.監(jiān)督學(xué)習(xí)有明確的標(biāo)簽，算法通過(guò)學(xué)習(xí)特征與標(biāo)簽的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)，如分類和回歸算法。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有標(biāo)簽，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，如聚類算法。22.首先選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)屬性的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集；然后對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過(guò)程，構(gòu)建子樹；直到滿足停止條件，如所有子集屬于同一類或子集為空。23.梯度下降算法是一種優(yōu)化算法，用于尋找函數(shù)的最小值。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)，使損失函數(shù)值下降，從而找到最優(yōu)參數(shù)。24.可以選擇樸素貝葉斯算法。理由：它計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)數(shù)據(jù)量要求不高，適合處理文本和分類問(wèn)題。應(yīng)用步驟：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括特征提取和編碼；然后計(jì)算每個(gè)類別的先驗(yàn)概率和條件概率；最后根據(jù)貝葉斯公式計(jì)算樣本屬于每個(gè)類別的概率，選擇概率最大的類別作為預(yù)測(cè)結(jié)果。25.可以采用基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾算法。原理：通過(guò)分析用