2025年大學(xué)人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）單元測(cè)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3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.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科B.它致力于研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為C.機(jī)器學(xué)習(xí)只能處理線性問題D.機(jī)器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得模型2.下列哪種學(xué)習(xí)方式不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的基本學(xué)習(xí)方式（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)3.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含（）A.輸入和輸出B.只有輸入C.只有輸出D.以上都不對(duì)4.決策樹學(xué)習(xí)算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則是（）A.信息增益B.基尼指數(shù)C.A和B都可以D.以上都不是5.支持向量機(jī)的目標(biāo)是（）A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯(cuò)誤C.最大化數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離D.以上都是6.下列關(guān)于K近鄰算法的說(shuō)法，正確的是（）A.K值越大，分類越準(zhǔn)確B.K值越小，分類越準(zhǔn)確C.K值的選擇對(duì)分類結(jié)果沒有影響D.以上說(shuō)法都不對(duì)7.樸素貝葉斯分類器的假設(shè)是（）A.特征之間相互獨(dú)立B.特征之間存在強(qiáng)相關(guān)性C.特征之間部分獨(dú)立D.以上都不對(duì)8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元是基于（）模型構(gòu)建的。A.生物神經(jīng)元B.物理模型C.數(shù)學(xué)公式D.以上都不是9.梯度下降法是用于（）A.求解優(yōu)化問題B.生成決策樹C.進(jìn)行數(shù)據(jù)分類D.以上都不對(duì)10.以下哪種算法常用于聚類分析（）A.K均值算法B.線性回歸算法C.決策樹算法D.支持向量機(jī)算法二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)挖掘2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸算法有（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.嶺回歸D.lasso回歸3.決策樹的構(gòu)成要素包括（）A.節(jié)點(diǎn)B.分支C.葉節(jié)點(diǎn)D.根節(jié)點(diǎn)4.支持向量機(jī)的核函數(shù)有（）A.線性核B.高斯核C.多項(xiàng)式核D.拉普拉斯核5.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化器有（）A.隨機(jī)梯度下降B.AdagradC.AdadeltaD.Adam三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，正確的打√，錯(cuò)誤的打×）1.機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)模仿人的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)。（）2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)。（）3.決策樹的深度越大，泛化能力越強(qiáng)。（）4.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）5.K近鄰算法的時(shí)間復(fù)雜度較高。（）6.樸素貝葉斯分類器對(duì)缺失值敏感。（）7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征。（）8.梯度下降法一定會(huì)收斂到全局最優(yōu)解。（）9.聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）10.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問題）1.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.說(shuō)明決策樹算法中信息增益的計(jì)算方法及其意義。3.解釋梯度下降法的原理，并說(shuō)明如何選擇合適的學(xué)習(xí)率。五、綜合題（總共2題，每題15分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)解決以下問題）1.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含以下特征和標(biāo)簽：特征：身高（厘米）、體重（千克）、年齡；標(biāo)簽：是否喜歡運(yùn)動(dòng)（是/否）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的決策樹模型來(lái)判斷一個(gè)人是否喜歡運(yùn)動(dòng)，要求寫出決策過(guò)程。2.假設(shè)你要構(gòu)建一個(gè)圖像分類模型，使用深度學(xué)習(xí)方法。請(qǐng)描述大致的步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估等方面。答案：一、選擇題1.C2.D3.A4.C5.D6.B7.A8.A9.A10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ACD3.ABCD4.ABC5.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)輸入與輸出的映射關(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)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式。2.信息增益=父節(jié)點(diǎn)信息熵-子節(jié)點(diǎn)信息熵。意義是衡量劃分屬性對(duì)數(shù)據(jù)集純度提升的程度，信息增益越大，劃分效果越好。3.原理是通過(guò)不斷調(diào)整參數(shù)使目標(biāo)函數(shù)值下降。合適學(xué)習(xí)率：太小收斂慢，太大可能不收斂?？上仍O(shè)較大值，觀察損失函數(shù)變化，若不收斂則減??；也可采用動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。五、綜合題1.首先根據(jù)身高、體重、年齡構(gòu)建決策樹。比如先按年齡劃分，若年齡小于18歲，再看身高，若身高小于160cm，體重小于50kg，則判斷為否；若身高大于160cm，體重大于50kg，則判斷為是。若年齡大于等于18歲，再按體重劃分……依次類推，根據(jù)劃分規(guī)則得出最終是否喜歡運(yùn)動(dòng)的判斷。2.數(shù)