2025年大學人工智能（機器學習基礎）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）答題要求：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內。1.以下關于機器學習中監(jiān)督學習的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學習不需要給定訓練數(shù)據(jù)中的標簽信息B.監(jiān)督學習的目標是讓模型從訓練數(shù)據(jù)中自動學習特征，而不依賴于標簽C.監(jiān)督學習通過已有標簽的訓練數(shù)據(jù)來學習一個映射函數(shù)，用于預測新數(shù)據(jù)的標簽D.監(jiān)督學習主要用于無監(jiān)督的聚類任務2.在決策樹算法中，信息增益是用來（）A.評估特征對數(shù)據(jù)集純度的提升程度B.計算決策樹的深度C.確定決策樹的葉子節(jié)點數(shù)量D.選擇最優(yōu)的分類閾值3.支持向量機（SVM）的主要思想是（）A.在高維空間中尋找一個超平面來分隔不同類別的數(shù)據(jù)B.通過線性回歸來擬合數(shù)據(jù)C.利用聚類算法將數(shù)據(jù)分成不同的簇D.對數(shù)據(jù)進行降維處理4.以下哪種算法不屬于基于模型的機器學習算法（）A.樸素貝葉斯算法B.神經(jīng)網(wǎng)絡算法C.決策樹算法D.K近鄰算法5.在K近鄰算法中，K值的選擇對分類結果有重要影響。當K值較小時，（）A.模型的泛化能力較強，對噪聲數(shù)據(jù)不敏感B.模型的泛化能力較弱，容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響C.分類邊界更加平滑，不易產(chǎn)生過擬合D.分類邊界更加復雜，容易產(chǎn)生欠擬合6.下列關于梯度下降算法的說法，錯誤的是（）A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法，用于求解函數(shù)的最小值B.梯度下降算法通過不斷調整參數(shù)，使得目標函數(shù)的值逐漸減小C.梯度下降算法的收斂速度只與學習率有關D.在梯度下降算法中，學習率過大可能導致算法發(fā)散，學習率過小可能導致收斂速度過慢第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共5空，每空4分。請將正確答案填在橫線上。1.機器學習中，數(shù)據(jù)集通常分為訓練集、驗證集和測試集。其中，用于評估模型性能的是______集。2.線性回歸模型中，目標是找到一條直線，使得所有樣本點到該直線的______最小。3.隨機森林是由多個______組成的集成學習模型。4.在深度學習中，常用的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。其中，ReLU函數(shù)的表達式為______。5.聚類算法是一種無監(jiān)督學習算法，常見的聚類算法有K-Means算法、層次聚類算法等。K-Means算法的核心步驟是初始化聚類中心、計算每個樣本到聚類中心的距離、______。三、簡答題（共15分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰，語言簡潔。1.請簡述什么是機器學習，并說明機器學習的主要任務有哪些。（5分）2.解釋一下什么是過擬合和欠擬合，并分別說明它們可能產(chǎn)生的原因。（10分）四、材料分析題（共15分）材料：在一個醫(yī)療數(shù)據(jù)集上，研究人員使用了邏輯回歸模型來預測患者是否患有某種疾病。數(shù)據(jù)集包含了患者的年齡、血壓、血糖等多個特征。經(jīng)過訓練，模型在訓練集上的準確率達到了90%，但在測試集上的準確率只有約60%。答題要求：閱讀上述材料，回答以下問題。每個問題的題目字數(shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。1.請分析該模型可能存在的問題。（7分）2.針對上述問題，你有哪些改進的建議？（8分）五、算法設計題（共20分）答題要求：根據(jù)題目要求，設計相應的算法。請詳細描述算法的步驟和思路。假設你有一個數(shù)據(jù)集，包含多個樣本，每個樣本有兩個特征x1和x2。請設計一個簡單的算法，將這些樣本分為兩類，使得同一類中的樣本盡可能相似，不同類中的樣本盡可能不同。答案：一、選擇題1.C2.A3.A4.D5.B6.C二、填空題1.驗證集和測試集2.誤差平方和3.決策樹4.f(x)=max(0,x)5.更新聚類中心三、簡答題1.機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。主要任務包括分類、回歸、聚類、降維等。2.過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集或新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，即模型過于復雜，過度擬合了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲。原因可能是模型復雜度太高、數(shù)據(jù)量太少、特征過多等。欠擬合是指模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都不好，即模型過于簡單，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。原因可能是模型復雜度太低、數(shù)據(jù)特征提取不充分等。四、材料分析題1.該模型可能存在過擬合問題。雖然在訓練集上準確率高，但在測試集上準確率低很多，說明模型對訓練數(shù)據(jù)過度學習，泛化能力差?？赡苁悄Ｐ蛷碗s度較高，或者訓練數(shù)據(jù)存在噪聲，導致模型記住了訓練數(shù)據(jù)中的一些特殊情況，而不能很好地適應新數(shù)據(jù)。2.改進建議：可以嘗試降低模型復雜度，比如減少特征數(shù)量或簡化模型結構。增加訓練數(shù)據(jù)量，使模型能學習到更全面的規(guī)律。采用正則化方法，如L1或L2正則化，防止模型過擬合。對數(shù)據(jù)進行預處理，去除噪聲數(shù)據(jù)。使用交叉驗證等方法，更準確地評估模型性能，及時調整模型參數(shù)。五、算法設計題可以采用K-Means算法。首先隨機選擇兩個聚類中心。然后計算每個樣本到這兩個聚類中心的距離，將樣本分配到距離最近的聚類中心