2025年大學(xué)人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）模擬試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4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.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.高斯混合模型2.在支持向量機(jī)中，最大化間隔的目的是（）。A.提高模型的泛化能力B.使得模型更加復(fù)雜C.減少訓(xùn)練時(shí)間D.增加模型的準(zhǔn)確率3.對(duì)于梯度下降算法，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。A.步長(zhǎng)過(guò)大可能導(dǎo)致無(wú)法收斂B.步長(zhǎng)過(guò)小會(huì)導(dǎo)致收斂速度過(guò)慢C.梯度下降一定能找到全局最優(yōu)解D.可以通過(guò)調(diào)整步長(zhǎng)來(lái)優(yōu)化收斂效果4.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法，正確的是（）。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多越好B.激活函數(shù)的選擇對(duì)模型性能影響不大C.反向傳播算法用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理線性問(wèn)題5.在K近鄰算法中，K值的選擇（）。A.越大越好B.越小越好C.需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行調(diào)優(yōu)D.與數(shù)據(jù)集大小無(wú)關(guān)6.以下哪種模型常用于處理回歸問(wèn)題？（）A.樸素貝葉斯B.線性回歸C.決策樹D.K近鄰7.隨機(jī)森林是由多個(gè)（）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8.模型評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量分類模型的準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.F1值C.準(zhǔn)確率D.均方誤差9.以下關(guān)于正則化的說(shuō)法，正確的是（）。A.L1正則化會(huì)使參數(shù)變得稀疏B.L2正則化會(huì)使參數(shù)變得稀疏C.正則化可以增加模型的過(guò)擬合D.正則化不能防止模型的梯度消失10.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化器更新權(quán)重的方式比較激進(jìn)？（）A.AdamB.SGDC.AdagradD.RMSProp二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題至少有兩個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.以下屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）。A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.K近鄰算法E.主成分分析2.對(duì)于模型評(píng)估，以下說(shuō)法正確的是（）。A.訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型B.驗(yàn)證集用于調(diào)整模型超參數(shù)C.測(cè)試集用于評(píng)估模型最終性能D.可以只用訓(xùn)練集評(píng)估模型E.驗(yàn)證集和測(cè)試集可以混用3.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的常用激活函數(shù)？（）A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.線性函數(shù)E.Logistic4.在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，可以采用的方法有（）。A.主成分分析B.聚類算法C.降維算法D.增加特征數(shù)量E.直接使用原始數(shù)據(jù)5.以下關(guān)于模型復(fù)雜度的說(shuō)法，正確的是（）。A.模型復(fù)雜度越高，訓(xùn)練誤差越小B.模型復(fù)雜度越高，泛化誤差可能越大C.簡(jiǎn)單模型容易欠擬合D.復(fù)雜模型容易過(guò)擬合E.模型復(fù)雜度與數(shù)據(jù)量無(wú)關(guān)三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)。（）2.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）3.梯度下降算法每次迭代都會(huì)使目標(biāo)函數(shù)值減小。（）4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元只能接收一個(gè)輸入。（）5.K近鄰算法不需要進(jìn)行訓(xùn)練。（）6.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）7.隨機(jī)森林中的決策樹之間是相互獨(dú)立的。（）8.模型評(píng)估指標(biāo)中的召回率越高越好。（）9.L2正則化會(huì)使模型的參數(shù)值變小。（）10.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)間與模型復(fù)雜度無(wú)關(guān)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下決策樹算法，并說(shuō)明其優(yōu)缺點(diǎn)。2.闡述一下梯度下降算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用及原理。3.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)的核心思想以及如何處理非線性分類問(wèn)題。五、論述題（總共1題，每題20分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。答案：一、選擇題1.A2.A3.C4.C5.C6.B7.A8.C9.A10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABD2.ABC3.ABC4.AC5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.√8.×9.√10.×四、簡(jiǎn)答題1.決策樹算法是一種基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的分類和回歸方法。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋；不需要大量的預(yù)處理；能處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：容易過(guò)擬合；對(duì)數(shù)據(jù)的變化比較敏感；在高維數(shù)據(jù)上性能較差。2.梯度下降算法用于求解機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的最優(yōu)參數(shù)。原理是通過(guò)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)下的梯度，然后沿著梯度的反方向調(diào)整參數(shù)，不斷迭代，使得目標(biāo)函數(shù)值逐漸減小，最終找到最優(yōu)參數(shù)。3.支持向量機(jī)的核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)的超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，并且使得間隔最大化。對(duì)于非線性分類問(wèn)題，通過(guò)核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，在高維空間中尋找超平面進(jìn)行分類。五、論述題優(yōu)勢(shì)：強(qiáng)大的特征表示能力，能自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征；在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大成功