2025年本科人工智能（人工智能算法）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）（總共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)將正確答案填寫在題后的括號(hào)內(nèi)）w1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.主成分分析算法D.自編碼器算法w2.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于以下哪種任務(wù)？（）A.圖像識(shí)別B.語音識(shí)別C.自然語言處理D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)w3.梯度下降算法中，步長(zhǎng)（學(xué)習(xí)率）的選擇對(duì)算法收斂速度有重要影響。以下關(guān)于步長(zhǎng)的說法正確的是（）A.步長(zhǎng)越大，收斂速度越快，不會(huì)出現(xiàn)震蕩B.步長(zhǎng)越小，收斂速度越快，不會(huì)出現(xiàn)震蕩C.步長(zhǎng)過大可能導(dǎo)致算法發(fā)散，步長(zhǎng)過小可能導(dǎo)致收斂速度過慢D.步長(zhǎng)的選擇與數(shù)據(jù)分布無關(guān)w4.支持向量機(jī)（SVM）的主要目的是（）A.進(jìn)行分類和回歸B.提取數(shù)據(jù)的特征C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)w5.以下哪種算法是基于概率圖模型的？（）A.樸素貝葉斯算法B.隨機(jī)森林算法C.梯度提升算法D.線性回歸算法w6.在人工智能中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心要素不包括（）A.環(huán)境B.智能體C.獎(jiǎng)勵(lì)D.模型參數(shù)更新第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）簡(jiǎn)述無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并各舉一個(gè)常見算法例子。w8.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明深度學(xué)習(xí)中反向傳播算法的原理。w9.（15分）在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常常會(huì)遇到維度災(zāi)難問題。請(qǐng)闡述主成分分析（PCA）算法如何解決這一問題，并說明其主要步驟。材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品種類、購買時(shí)間、購買頻率等信息，希望通過數(shù)據(jù)分析來提高用戶體驗(yàn)和銷售業(yè)績(jī)。w10.（20分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于人工智能算法的方案，利用上述購物數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)用戶未來可能購買的商品。要求說明使用的算法類型，并簡(jiǎn)要闡述算法的實(shí)施步驟。材料：在一個(gè)醫(yī)療診斷場(chǎng)景中，有一批患者的病歷數(shù)據(jù)，包含癥狀描述、檢查結(jié)果等信息，同時(shí)已知患者是否患有某種疾病。需要構(gòu)建一個(gè)模型來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。w11.（20分）請(qǐng)選擇一種合適的人工智能算法來構(gòu)建疾病診斷模型，并說明選擇該算法的理由。詳細(xì)描述模型的訓(xùn)練過程和評(píng)估指標(biāo)。答案：w1.Aw2.Aw3.Cw4.Aw5.Aw6.Dw7.無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，讓算法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和模式。常見算法如聚類算法（K-Means），可將數(shù)據(jù)分成不同的簇。監(jiān)督學(xué)習(xí)則是利用有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。常見算法如線性回歸算法，通過輸入特征預(yù)測(cè)輸出值。w8.反向傳播算法是用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度的方法。它從輸出層開始，根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算梯度，然后反向傳播到輸入層，依次更新每一層的權(quán)重。在每一層，根據(jù)前一層傳來的梯度，結(jié)合當(dāng)前層的激活函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)，計(jì)算對(duì)本層權(quán)重的梯度。通過不斷重復(fù)這個(gè)過程，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)朝著損失函數(shù)減小的方向更新權(quán)重，從而完成模型的訓(xùn)練。w9.主成分分析通過線性變換將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征。主要步驟包括：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；然后計(jì)算協(xié)方差矩陣；接著求解協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量；選擇較大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量組成變換矩陣；最后將原始數(shù)據(jù)乘以變換矩陣得到降維后的數(shù)據(jù)。這樣就解決了維度災(zāi)難問題，減少了數(shù)據(jù)的冗余和計(jì)算量。w10.可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。實(shí)施步驟如下：首先對(duì)購物數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等。然后設(shè)置最小支持度和最小置信度等參數(shù)。利用Apriori算法挖掘頻繁項(xiàng)集，即經(jīng)常一起出現(xiàn)的商品組合。從頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，評(píng)估規(guī)則的置信度和支持度，篩選出有價(jià)值的規(guī)則用于預(yù)測(cè)用戶未來可能購買的商品。w11.可以選擇樸素貝葉斯算法。理由是它基于貝葉斯定理，計(jì)算簡(jiǎn)單且對(duì)于多分類問題有較好的效果。訓(xùn)練過程：首先統(tǒng)計(jì)每個(gè)癥狀在患病和未患病情況下的出現(xiàn)頻率，計(jì)