2025年大學(xué)人工智能（大數(shù)據(jù)分析技術(shù)）期中測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.以下關(guān)于人工智能中機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的數(shù)據(jù)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)主要用于數(shù)據(jù)聚類等任務(wù)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)智能體與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)D.機(jī)器學(xué)習(xí)就是深度學(xué)習(xí)2.在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)環(huán)節(jié)（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.下列哪個(gè)算法不屬于分類算法（）A.決策樹B.K近鄰算法C.支持向量機(jī)D.聚類算法4.關(guān)于數(shù)據(jù)特征工程，以下說(shuō)法正確的是（）A.特征選擇就是刪除所有特征B.特征提取可以增加數(shù)據(jù)維度C.特征縮放能加快模型訓(xùn)練速度D.特征工程對(duì)模型效果影響不大5.人工智能中的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，主要用于處理（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.視頻數(shù)據(jù)6.大數(shù)據(jù)分析中，常用的分布式計(jì)算框架是（）A.HadoopB.PythonC.JavaD.SQL7.以下哪種模型在處理非線性問(wèn)題上表現(xiàn)較好（）A.線性回歸模型B.邏輯回歸模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.樸素貝葉斯模型8.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表不適合展示數(shù)據(jù)分布（）A.柱狀圖B.折線圖C.直方圖D.箱線圖9.人工智能中，模型評(píng)估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.獲取數(shù)據(jù)的速度10.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不可以采用以下哪種方式（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.文本文件D.內(nèi)存直接存儲(chǔ)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.人工智能的主要研究領(lǐng)域包括（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.自然語(yǔ)言處理C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)D.機(jī)器人學(xué)E.數(shù)據(jù)挖掘2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)源可以有（）A.傳感器數(shù)據(jù)B.互聯(lián)網(wǎng)日志C.數(shù)據(jù)庫(kù)D.社交媒體數(shù)據(jù)E.文檔數(shù)據(jù)3.以下屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）A.K均值聚類算法B.主成分分析算法C.層次聚類算法D.線性判別分析算法E.高斯混合模型算法4.數(shù)據(jù)可視化的作用有（）A.快速理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)C.展示數(shù)據(jù)關(guān)系D.方便與他人溝通數(shù)據(jù)E.提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性5.人工智能模型優(yōu)化的方法有（）A.調(diào)整模型參數(shù)B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.選擇更合適的算法D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程E.提高硬件性能三、判斷題（總共10題，每題2分，判斷對(duì)錯(cuò)，請(qǐng)將答案填入括號(hào)內(nèi)）1.人工智能就是讓計(jì)算機(jī)模擬人的智能，完成一些復(fù)雜任務(wù)。（）2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，數(shù)據(jù)量越大越好，不需要考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量。（）3.決策樹算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）4.支持向量機(jī)算法的核心是找到最大間隔超平面。（）5.特征工程是提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵步驟。（）6.深度學(xué)習(xí)模型層數(shù)越多越好，效果一定更好。（）7.在大數(shù)據(jù)分析中，可以直接對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，無(wú)需進(jìn)行任何處理。（）8.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓圖表更美觀，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有實(shí)際作用。（）9.模型評(píng)估指標(biāo)在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下是固定不變的。（）10.人工智能中的知識(shí)表示方法只有一種。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)有哪些？3.簡(jiǎn)述自然語(yǔ)言處理中的詞法分析和句法分析的作用。五、綜合題（總共2題，每題15分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，綜合分析并回答問(wèn)題）1.假設(shè)你要構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，現(xiàn)有一批房產(chǎn)數(shù)據(jù)，包含房屋面積、房間數(shù)量、房齡等特征。請(qǐng)描述你會(huì)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，以及選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并說(shuō)明理由。2.講述一下在人工智能發(fā)展過(guò)程中，面臨的主要挑戰(zhàn)以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.D4.C5.B6.A7.C8.B9.D10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABCDE3.ABCE4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，模型學(xué)習(xí)輸入與輸出關(guān)系用于預(yù)測(cè)；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)，主要用于數(shù)據(jù)聚類、降維等，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。2.處理缺失值，填充或刪除；處理重復(fù)數(shù)據(jù)，刪除重復(fù)記錄；處理錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，修正或剔除；處理不一致數(shù)據(jù)，統(tǒng)一格式等。3.詞法分析確定詞的邊界、詞性等；句法分析分析句子結(jié)構(gòu)，幫助理解語(yǔ)義，為后續(xù)語(yǔ)義理解和信息抽取等提供基礎(chǔ)。五、綜合題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值、異常值；進(jìn)行數(shù)據(jù)集成。特征工程：提取新特征，如面積與房間數(shù)比例；對(duì)數(shù)值特征縮放。選擇線性回歸模型，因?yàn)榉績(jī)r(jià)與面積、房間數(shù)等可能呈線性關(guān)系，線性回