2025年大學(xué)人工智能（算法實訓(xùn)）期中測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.主成分分析算法D.高斯混合模型算法2.在人工智能中，用于描述數(shù)據(jù)特征的向量被稱為（）。A.模型B.樣本C.特征向量D.數(shù)據(jù)集3.梯度下降算法是一種用于（）的優(yōu)化算法。A.模型評估B.模型選擇C.求解目標(biāo)函數(shù)最小值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理4.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行訓(xùn)練5.支持向量機（SVM）主要用于（）。A.回歸分析B.分類問題C.聚類分析D.降維6.以下哪個指標(biāo)不是用于評估分類模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差7.在K-Means算法中，K表示（）。A.聚類的初始中心點數(shù)量B.最終聚類的類別數(shù)量C.數(shù)據(jù)點的數(shù)量D.迭代的次數(shù)8.下列哪種算法常用于處理文本數(shù)據(jù)中的情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以9.數(shù)據(jù)歸一化的目的不包括以下哪一項？（）A.加快模型訓(xùn)練速度B.提高模型泛化能力C.防止梯度消失D.將數(shù)據(jù)特征縮放到相同范圍10.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架的說法，正確的是（）。A.TensorFlow是由Facebook開發(fā)的B.PyTorch的靈活性不如TensorFlowC.Keras是一個簡單易用的深度學(xué)習(xí)框架D.以上說法都不正確二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.線性回歸算法B.邏輯回歸算法C.樸素貝葉斯算法D.隨機森林算法2.人工智能中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約3.以下關(guān)于激活函數(shù)的說法，正確的有（）。A.Sigmoid函數(shù)的值域在(0,1)之間B.ReLU函數(shù)可以有效緩解梯度消失問題C.Tanh函數(shù)是一種非線性激活函數(shù)D.激活函數(shù)用于增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性表達能力4.評估回歸模型性能的指標(biāo)有（）。A.均方誤差（MSE）B.平均絕對誤差（MAE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率5.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化器？（）A.Adam優(yōu)化器B.SGD優(yōu)化器C.Adagrad優(yōu)化器D.RMSProp優(yōu)化器三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要任何標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）2.模型的泛化能力是指模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)。（）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型的性能一定越好。（）4.交叉驗證是一種評估模型性能的有效方法。（）5.數(shù)據(jù)增強可以提高模型的泛化能力。（）6.決策樹算法對數(shù)據(jù)的分布沒有要求。（）7.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程就是調(diào)整權(quán)重的過程。（）8.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）9.特征選擇可以減少數(shù)據(jù)維度，提高模型性能。（）10.梯度消失問題只會出現(xiàn)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.簡述K-Means算法的基本步驟。2.請說明邏輯回歸算法與線性回歸算法的區(qū)別。3.解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何解決這兩個問題。五、算法設(shè)計題（總共1題，20分，請設(shè)計一個簡單的算法來解決以下問題）假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，包含學(xué)生的數(shù)學(xué)成績、語文成績和英語成績，目標(biāo)是預(yù)測學(xué)生的綜合成績（綜合成績=數(shù)學(xué)成績0.4+語文成績0.3+英語成績0.3）。請設(shè)計一個簡單的線性回歸算法來實現(xiàn)這個預(yù)測，并描述算法的具體步驟。答案：一、單項選擇題1.B2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.D9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.×四、簡答題1.K-Means算法基本步驟：首先隨機選擇K個聚類中心點；然后計算每個數(shù)據(jù)點到各個中心點的距離，將數(shù)據(jù)點劃分到距離最近的中心點所在的聚類中；接著重新計算每個聚類的中心點；重復(fù)上述步驟，直到聚類結(jié)果穩(wěn)定或達到設(shè)定的迭代次數(shù)。2.邏輯回歸算法用于分類問題，輸出是離散的類別標(biāo)簽，通過邏輯函數(shù)將線性回歸的結(jié)果轉(zhuǎn)換為概率值。線性回歸算法用于預(yù)測連續(xù)值，輸出是一個連續(xù)的數(shù)值。邏輯回歸的目標(biāo)函數(shù)是對數(shù)損失函數(shù)，線性回歸的目標(biāo)函數(shù)是均方誤差函數(shù)。3.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差，原因是模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合是指模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都不好，原因是模型過于簡單，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。解決過擬合可以采用正則化、減少特征數(shù)量、增加數(shù)據(jù)等方法；解決欠擬合可以增加模型復(fù)雜度、增加特征數(shù)量、調(diào)整算法參數(shù)等。五、算法設(shè)計題1.算法步驟：-首先，讀取數(shù)據(jù)集，將數(shù)學(xué)成績、語文成績和英語成績作為特征，綜合成績作為目標(biāo)變量。-對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，例如歸一化，使特征具有相同的尺度。-初始化線性回歸模型的參數(shù)，如權(quán)重和偏置。-使