2025年大學(xué)人工智能（智能算法）單元測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器2.梯度下降算法中，步長α的選擇（）A.越大越好B.越小越好C.適中，需要根據(jù)具體情況調(diào)整D.與步長無關(guān)3.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的說法，錯誤的是（）A.Sigmoid函數(shù)可用于二分類問題B.ReLU函數(shù)能有效緩解梯度消失問題C.Tanh函數(shù)的輸出范圍是(-1,1)D.激活函數(shù)可有可無4.在K近鄰算法中，K值的選擇（）A.越大越準(zhǔn)確B.越小越準(zhǔn)確C.需根據(jù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景確定合適值D.不影響結(jié)果5.支持向量機（SVM）的主要目標(biāo)是（）A.找到最大間隔超平面B.最小化分類誤差C.提高模型的泛化能力D.以上都是6.以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛（）A.AdaGradB.RMSPropC.AdamD.以上都是7.對于樸素貝葉斯分類器，假設(shè)特征之間（）A.相互獨立B.高度相關(guān)C.部分相關(guān)D.沒有關(guān)系8.遺傳算法中的交叉操作是指（）A.選擇個體B.生成新的個體C.評估個體適應(yīng)度D.變異個體9.強化學(xué)習(xí)中的智能體通過（）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略A.與環(huán)境交互獲得獎勵B.觀察環(huán)境狀態(tài)C.執(zhí)行動作D.以上都是10.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)的說法，正確的是（）A.準(zhǔn)確率越高模型越好B.召回率越高模型越好C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率D.以上都不對二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)，少選、多選、錯選均不得分）1.以下屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機D.決策樹2.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的正則化方法（）A.L1正則化B.L2正則化C.BatchNormalizationD.數(shù)據(jù)增強3.在聚類算法中，常用的距離度量方式有（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦距離D.切比雪夫距離4.以下關(guān)于模型評估的說法，正確的是（）A.訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型B.驗證集用于調(diào)整模型參數(shù)C.測試集用于評估模型性能D.可以只用訓(xùn)練集評估模型5.強化學(xué)習(xí)中的環(huán)境包括（）A.狀態(tài)空間B.動作空間C.獎勵函數(shù)D.智能體三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，對的打√，錯的打×）1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以對數(shù)據(jù)進行分類。（）2.梯度下降算法一定能找到全局最優(yōu)解。（）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，模型性能一定越好。（）4.隨機森林是多個決策樹的集成。（）5.樸素貝葉斯分類器對缺失值敏感。（）6.遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳變異的優(yōu)化算法。（）7.強化學(xué)習(xí)中智能體的策略可以是確定性的也可以是隨機性的。（）8.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程就是最小化損失函數(shù)的過程。（）9.交叉驗證可以更準(zhǔn)確地評估模型性能。（）10.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.簡述梯度下降算法的基本原理，并說明其在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)時的作用。2.請解釋什么是深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并說明其主要優(yōu)點。3.闡述強化學(xué)習(xí)中策略梯度算法的核心思想和基本步驟。五、算法設(shè)計題（總共1題，20分）請設(shè)計一個簡單的基于K近鄰算法的手寫數(shù)字識別算法。要求：1.說明數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備過程，包括數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)預(yù)處理。2.詳細描述K近鄰算法的實現(xiàn)步驟，包括如何計算距離和進行分類決策。3.給出評估模型性能的指標(biāo)和方法，并說明如何通過這些指標(biāo)來優(yōu)化模型。答案：一、選擇題1.A2.C3.D4.C5.D6.D7.A8.B9.D10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.×四、簡答題1.梯度下降算法基本原理：通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，沿著目標(biāo)函數(shù)梯度的反方向移動，逐步減小目標(biāo)函數(shù)值。作用：在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)時，它能找到使目標(biāo)函數(shù)值最小的參數(shù)值，從而訓(xùn)練出最優(yōu)的模型參數(shù)。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像、音頻）而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型。主要優(yōu)點：具有局部感知、參數(shù)共享和池化操作等特點，能有效減少模型參數(shù)數(shù)量，降低計算量，同時保留圖像的重要特征，提高模型的泛化能力和對圖像的處理效果。3.策略梯度算法核心思想：通過優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得智能體采取的行動能夠獲得更大的累計獎勵?；静襟E：首先定義策略網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)當(dāng)前策略生成動作，與環(huán)境交互獲得獎勵，計算累計獎勵，基于累計獎勵計算梯度，通過梯度更新策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。五、算法設(shè)計題1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：可使用公開的手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集，如MNIST數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括歸一化處理，將圖像像素值歸一化到[0,1]區(qū)間，同時將圖像數(shù)據(jù)進行展平處理，以便輸入到模型中。2.K近鄰算法實現(xiàn)步驟：計算測試樣本與訓(xùn)練集中所有樣本的距離，可采用歐氏距離等。選擇K個距離最近的鄰居，統(tǒng)計這K個鄰居中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)字類