2025年大學(xué)人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）下學(xué)期期中測(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4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器2.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)模型性能有重要影響，以下說(shuō)法正確的是（）A.K值越大，模型越容易過(guò)擬合B.K值越小，模型越容易過(guò)擬合C.K值的大小與過(guò)擬合無(wú)關(guān)D.K值適中時(shí)，模型性能最佳3.對(duì)于線性回歸模型，其目標(biāo)是（）A.找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的距離之和最小B.找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的垂直距離之和最小C.找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的誤差平方和最小D.找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的絕對(duì)誤差和最小4.以下關(guān)于支持向量機(jī)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)分類超平面B.支持向量機(jī)可以處理線性可分和線性不可分的數(shù)據(jù)C.支持向量機(jī)的核函數(shù)可以將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間D.支持向量機(jī)的訓(xùn)練時(shí)間與樣本數(shù)量無(wú)關(guān)5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)作用是（）A.增加模型的非線性能力B.提高模型的訓(xùn)練速度C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.防止模型過(guò)擬合6.以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛？（）A.梯度下降B.隨機(jī)梯度下降C.AdagradD.Adam7.在決策樹(shù)算法中，選擇最優(yōu)劃分屬性的依據(jù)是（）A.信息增益B.信息熵C.基尼系數(shù)D.以上都是8.對(duì)于樸素貝葉斯分類器，其假設(shè)是（）A.特征之間相互獨(dú)立B.特征之間存在線性關(guān)系C.特征之間存在非線性關(guān)系D.特征之間的關(guān)系不重要9.以下哪種模型可以用于處理多分類問(wèn)題？（）A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)C.決策樹(shù)D.以上都可以10.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，評(píng)估模型性能的常用指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差二、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)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪些算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.聚類算法D.支持向量機(jī)E.主成分分析2.在模型評(píng)估中，以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估分類模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差E.交叉熵?fù)p失3.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法，正確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支B.深度學(xué)習(xí)主要用于處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題C.深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個(gè)隱藏層D.深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，模型性能越好E.深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練時(shí)間通常較短4.對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法，以下說(shuō)法正確的是（）A.反向傳播算法用于計(jì)算梯度B.反向傳播算法可以加速模型的訓(xùn)練C.反向傳播算法是一種優(yōu)化算法D.反向傳播算法可以更新模型的參數(shù)E.反向傳播算法只適用于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.以下哪些方法可以用于防止模型過(guò)擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.減少模型復(fù)雜度C.使用正則化D.提前終止訓(xùn)練E.增加模型層數(shù)三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷以下說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)填寫“√”或“×”）1.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）2.在K近鄰算法中，K值越大越能反映樣本的局部特征。（）3.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）4.支持向量機(jī)的分類超平面唯一。（）5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元可以處理非線性問(wèn)題。（）6.隨機(jī)梯度下降每次更新參數(shù)時(shí)只使用一個(gè)樣本。（）7.在決策樹(shù)算法中，信息增益越大，劃分效果越好。（）8.樸素貝葉斯分類器對(duì)缺失值敏感。（）9.邏輯回歸模型可以直接用于多分類問(wèn)題。（）10.在模型評(píng)估中，測(cè)試集的作用是評(píng)估模型的泛化能力。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述支持向量機(jī)的基本原理，并說(shuō)明其如何處理線性不可分的數(shù)據(jù)。2.解釋什么是梯度下降算法，并說(shuō)明其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。3.請(qǐng)說(shuō)明決策樹(shù)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。五、綜合題（總共1題，每題20分，請(qǐng)根據(jù)以下問(wèn)題進(jìn)行分析和解答）假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征和一個(gè)目標(biāo)變量。我們想要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量。請(qǐng)描述你將如何選擇合適的算法，并說(shuō)明理由。同時(shí)，簡(jiǎn)述你在模型訓(xùn)練和評(píng)估過(guò)程中會(huì)采取的步驟。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.A2.B3.C4.D5.A6.D7.D8.A9.D10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABD2.ABC3.ABCD4.AD5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.√8.√9.×10.√四、簡(jiǎn)答題1.支持向量機(jī)的基本原理是找到一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的樣本分開(kāi)。對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，通過(guò)核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分，然后在高維空間中尋找最優(yōu)分類超平面。2.梯度下降算法是一種迭代優(yōu)化算法，用于尋找函數(shù)的最小值。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它通過(guò)不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值逐漸減小，從而找到最優(yōu)的模型參數(shù)。3.優(yōu)點(diǎn)：決策樹(shù)算法簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋；不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化等預(yù)處理；可以處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：容易過(guò)擬合；對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲比較敏感；在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。五、綜合題首先，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，包括數(shù)據(jù)的特征類型、分布情況、是否存在缺失值等。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的算法。如果數(shù)據(jù)是線性可分的，可以考慮線性模型如線性回歸或邏輯回歸；如果數(shù)據(jù)是非線性的，可以選擇決策樹(shù)、支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，需