2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練基礎(chǔ)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。1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)像人一樣思考B.機(jī)器學(xué)習(xí)主要用于處理確定性問題C.機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科D.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)答案：C2.下列不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)主要任務(wù)的是（）A.分類B.聚類C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.回歸答案：C3.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含（）A.特征和標(biāo)簽B.只有特征C.只有標(biāo)簽D.既沒有特征也沒有標(biāo)簽答案：A4.決策樹學(xué)習(xí)中，信息增益是用來（）A.選擇最優(yōu)特征B.計(jì)算樣本數(shù)量C.確定樹的深度D.評(píng)估模型性能答案：A5.支持向量機(jī)的主要目的是（）A.找到最大間隔超平面B.進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類C.預(yù)測(cè)連續(xù)值D.處理缺失值答案：A6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過（）進(jìn)行信息傳遞A.突觸B.樹突C.軸突D.以上都是答案：D7.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像識(shí)別（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.深度信念網(wǎng)絡(luò)答案：B8.隨機(jī)森林是由多個(gè)（）構(gòu)成的A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯模型答案：A9.在K近鄰算法中，K的取值（）A.越大越好B.越小越好C.需要根據(jù)具體情況調(diào)整D.固定為某個(gè)值答案：C10.樸素貝葉斯分類器基于（）假設(shè)A.特征之間相互獨(dú)立B.特征之間存在強(qiáng)相關(guān)性C.特征服從正態(tài)分布D.特征服從均勻分布答案：A11.梯度下降法是用于（）A.求解模型參數(shù)B.評(píng)估模型準(zhǔn)確性C.選擇最優(yōu)特征子集D.進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理答案：A12.以下哪個(gè)不是模型評(píng)估的指標(biāo)（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.數(shù)據(jù)量D.F1值答案：C13.交叉驗(yàn)證的主要目的是（）A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型訓(xùn)練時(shí)間C.評(píng)估模型的泛化能力D.增加數(shù)據(jù)量答案：C14.模型過擬合的表現(xiàn)是（）A.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，在測(cè)試集上表現(xiàn)好B.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都差C.在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，在測(cè)試集上表現(xiàn)差D.在訓(xùn)練集和測(cè)試集上表現(xiàn)都好答案：C15.正則化的作用是（）A.防止模型過擬合B.提高模型訓(xùn)練速度C.增加模型復(fù)雜度D.改變數(shù)據(jù)分布答案：A16.以下哪種方法可以用于特征選擇（）A.主成分分析B.數(shù)據(jù)歸一化C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：A17.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過（）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略A.與環(huán)境交互B.觀察環(huán)境C.隨機(jī)行動(dòng)D.以上都不對(duì)答案：A18.Q學(xué)習(xí)是一種（）算法A.基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)B.基于價(jià)值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.有模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案：B19.深度學(xué)習(xí)中的“深度”主要體現(xiàn)在（）A.模型層數(shù)多B.數(shù)據(jù)維度高C.計(jì)算量小D.以上都不是答案：A20.遷移學(xué)習(xí)的目的是（）A.利用已有的知識(shí)幫助新任務(wù)學(xué)習(xí)B.增加模型參數(shù)數(shù)量C.改變數(shù)據(jù)分布D.提高模型訓(xùn)練速度答案：A第II卷（非選擇題共60分）21.（8分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答：監(jiān)督學(xué)習(xí)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含特征和標(biāo)簽，模型學(xué)習(xí)特征與標(biāo)簽之間的關(guān)系，用于預(yù)測(cè)未知樣本的標(biāo)簽，如分類和回歸問題。無監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)只有特征，沒有標(biāo)簽，模型旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，如聚類等。22.（10分）說明決策樹的構(gòu)建過程。答：首先選擇最優(yōu)特征作為根節(jié)點(diǎn)，通過計(jì)算信息增益等指標(biāo)來確定。然后根據(jù)該特征的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為子集，對(duì)每個(gè)子集遞歸地重復(fù)上述過程，直到滿足停止條件，如子集內(nèi)樣本屬于同一類或達(dá)到最大深度等，從而構(gòu)建出決策樹。23.（12分）闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法原理。答：反向傳播算法是用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度。首先將輸入數(shù)據(jù)傳入網(wǎng)絡(luò)得到輸出，計(jì)算輸出與真實(shí)標(biāo)簽的損失。然后從輸出層開始，反向逐層計(jì)算梯度，根據(jù)梯度更新模型參數(shù)，使得損失逐漸減小，從而讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到合適的參數(shù)來進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。24.（15分）材料：在一個(gè)電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等。現(xiàn)在要構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某一特定新產(chǎn)品。問題：請(qǐng)描述你會(huì)如何選擇特征和構(gòu)建模型來解決這個(gè)問題。答：可以選擇購(gòu)買商品類別來反映用戶的購(gòu)買偏好，購(gòu)買時(shí)間可能與購(gòu)買行為模式有關(guān)，購(gòu)買金額體現(xiàn)消費(fèi)能力等作為特征。構(gòu)建模型時(shí)，可考慮使用邏輯回歸模型，它能很好地處理二分類問題，根據(jù)這些特征來預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買新產(chǎn)品。通過對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，以達(dá)到較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。25.（15分）材料：某公司為提高客戶滿意度，收集了客戶對(duì)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，包括評(píng)分（1-5分）、評(píng)價(jià)內(nèi)容等。希望通過這些數(shù)據(jù)了解客戶滿意度的影響因素，并預(yù)測(cè)新客戶的滿意度。問題：請(qǐng)說明你會(huì)采用哪些方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。答：對(duì)于數(shù)據(jù)分析，可先對(duì)評(píng)分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，了解整