2025年大學(xué)人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）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：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。(總共10題，每題3分，每題只有一個選項(xiàng)符合題意)1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器2.梯度下降法中，學(xué)習(xí)率的作用是（）。A.決定每次迭代下降的步長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3.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯誤的是（）。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成B.神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性問題D.可以通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練4.支持向量機(jī)（SVM）的主要目的是（）。A.進(jìn)行分類B.進(jìn)行回歸C.降維D.特征提取5.以下哪個評估指標(biāo)適用于分類問題？（）A.均方誤差B.平均絕對誤差C.準(zhǔn)確率D.余弦相似度6.隨機(jī)森林是由多個（）組成的。A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.線性回歸模型7.以下哪種方法可以用于處理過擬合問題？（）A.增加數(shù)據(jù)量B.減少特征數(shù)量C.增加模型復(fù)雜度D.提高學(xué)習(xí)率8.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9.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器？（）A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.牛頓法D.Adam10.模型評估中，交叉驗(yàn)證的主要作用是（）。A.提高模型訓(xùn)練速度B.評估模型的泛化能力C.選擇最優(yōu)模型參數(shù)D.減少數(shù)據(jù)量需求第II卷（非選擇題共70分）11.簡答題（每題10分，共20分）-簡述無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。-解釋什么是梯度消失和梯度爆炸問題。12.論述題（15分）闡述支持向量機(jī)（SVM）的原理及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和局限性。13.材料分析題（15分）材料：在一個預(yù)測房價的任務(wù)中，使用了線性回歸模型。經(jīng)過訓(xùn)練后，得到模型的系數(shù)和截距。模型的系數(shù)為0.5，截距為10?，F(xiàn)有一個新的樣本，其特征值為20。問題：請根據(jù)線性回歸模型預(yù)測該樣本的房價。14.算法設(shè)計(jì)題（20分）設(shè)計(jì)一個簡單的K近鄰算法實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識別。要求：描述算法步驟，說明如何進(jìn)行特征提取和分類決策。答案：1.A2.A3.C4.A5.C6.A7.B8.A9.C10.B11.-無監(jiān)督學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)沒有預(yù)先定義的標(biāo)簽，主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式，如聚類、降維等。監(jiān)督學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)有明確的標(biāo)簽，模型通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征與標(biāo)簽之間的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，如分類、回歸等。-梯度消失：在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著反向傳播的進(jìn)行，梯度逐漸變小，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)。梯度爆炸：梯度逐漸變大，使得模型參數(shù)更新過大，模型不穩(wěn)定。12.支持向量機(jī)原理：尋找一個最優(yōu)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，使得間隔最大化。優(yōu)勢：在高維空間中表現(xiàn)良好，對小樣本數(shù)據(jù)有較好的分類效果。局限性：計(jì)算復(fù)雜度較高，對核函數(shù)的選擇敏感。13.根據(jù)線性回歸模型y=0.5x+10，當(dāng)x=20時，y=0.5×20+10=20。14.算法步驟：-特征提取：對手寫數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取其特征，如筆畫的長度、角度