2025年大學(xué)第四學(xué)年（人工智能）機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階能力測(cè)試試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析算法D.自編碼器算法2.在支持向量機(jī)中，核函數(shù)的作用是（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維B.增加模型的復(fù)雜度C.將低維空間中的線性不可分問題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性可分問題D.提高模型的訓(xùn)練速度3.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說法，錯(cuò)誤的是（）A.CNN主要用于處理圖像、音頻等數(shù)據(jù)B.CNN中的卷積層通過卷積核提取數(shù)據(jù)的特征C.CNN中的池化層用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要特征D.CNN的全連接層通常是最后一層，用于對(duì)提取的特征進(jìn)行分類4.當(dāng)使用梯度下降法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，以下哪種情況可能表示模型已經(jīng)收斂？（）A.損失函數(shù)值不再下降B.梯度值趨近于0C.模型的準(zhǔn)確率不再提高D.以上都有可能5.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)算法性能有重要影響。一般來說，當(dāng)K值較小時(shí)，模型會(huì)（）A.更加復(fù)雜，容易過擬合B.更加簡(jiǎn)單，容易欠擬合C.對(duì)噪聲更加敏感D.泛化能力更強(qiáng)6.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用，并且能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共5個(gè)空，每空4分。請(qǐng)將正確答案填在橫線上。1.隨機(jī)森林是一種基于__________的集成學(xué)習(xí)算法，它通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并綜合它們的結(jié)果來提高模型的性能。2.在深度學(xué)習(xí)中，常用的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。其中，ReLU函數(shù)的表達(dá)式為__________。3.對(duì)于一個(gè)二分類問題，邏輯回歸模型的輸出值可以通過__________函數(shù)轉(zhuǎn)換為概率值。4.主成分分析（PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維方法，它的主要目標(biāo)是找到數(shù)據(jù)的__________方向，以減少數(shù)據(jù)的維度。5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。其中，__________是指智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作后，環(huán)境給予的獎(jiǎng)勵(lì)值。三、簡(jiǎn)答題（共15分）答題要求：簡(jiǎn)要回答問題，答案應(yīng)簡(jiǎn)潔明了。1.請(qǐng)簡(jiǎn)述支持向量機(jī)（SVM）的基本原理。（7分）2.什么是過擬合和欠擬合？如何避免過擬合和欠擬合？（8分）四、材料分析題（共15分）材料：在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集上不斷提高，但在測(cè)試集上卻出現(xiàn)了下降的情況。經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在一些噪聲，并且模型的復(fù)雜度較高。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。每個(gè)問題的題目字?jǐn)?shù)150字到200字之間。1.請(qǐng)分析模型在測(cè)試集上準(zhǔn)確率下降的可能原因。（7分）2.針對(duì)模型復(fù)雜度較高的問題，你有哪些建議可以改進(jìn)模型？（8分）五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）答題要求：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的算法來解決以下問題。每個(gè)問題的題目字?jǐn)?shù)在150字到200字之間。1.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征和一個(gè)標(biāo)簽。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法來選擇出最重要的幾個(gè)特征，以提高模型的性能。（10分）2.假設(shè)你正在開發(fā)一個(gè)智能聊天機(jī)器人，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。請(qǐng)描述你將如何設(shè)計(jì)智能體與環(huán)境的交互過程，以及如何訓(xùn)練智能體以生成更合適的回復(fù)。（10分）答案：一、1.B2.C3.D4.B5.A6.D二、1.決策樹2.f(x)=max(0,x)3.Sigmoid4.主成分5.即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)三、1.支持向量機(jī)的基本原理是尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開，并且使得間隔最大化。通過引入核函數(shù)，可以將低維空間中的線性不可分問題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性可分問題。2.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差，說明模型過于復(fù)雜，包含了過多的噪聲。欠擬合則是指模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上都表現(xiàn)不好，說明模型過于簡(jiǎn)單，無法捕捉數(shù)據(jù)的特征。避免過擬合可以采用正則化、減少模型復(fù)雜度、增加數(shù)據(jù)等方法；避免欠擬合可以增加模型復(fù)雜度、選擇更合適的特征等。四、1.模型在測(cè)試集上準(zhǔn)確率下降可能是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲導(dǎo)致模型學(xué)到了錯(cuò)誤的模式，在測(cè)試集上無法泛化。另外，模型復(fù)雜度較高可能導(dǎo)致過擬合，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲過于敏感，從而在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。2.針對(duì)模型復(fù)雜度較高的問題，可以考慮采用正則化方法，如L1或L2正則化，來約束模型參數(shù)，減少過擬合。也可以嘗試簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，減少層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量。還可以增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。五、1.可以使用特征重要性評(píng)估方法，如隨機(jī)森林的特征重要性得分。首先訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林模型，然后根據(jù)模型輸出的特征重要性得分進(jìn)行排序，選擇得分較高的幾個(gè)特征。也可以使用主成分分析等降維方法，選擇貢獻(xiàn)率較高的主成分作為重要特征。2.智能體與環(huán)境的交互過程可以設(shè)計(jì)為：智能體接收用戶輸入的問題作為當(dāng)前狀態(tài)，