2025年大學(xué)二年級（機(jī)器學(xué)習(xí)）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共30分）每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。（總共6題，每題5分）1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個模型，用于對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要進(jìn)行模型評估答案：B2.在決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.余弦相似度D.歐氏距離答案：A3.下列哪個算法不屬于聚類算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法答案：C4.支持向量機(jī)（SVM）的主要思想是（）A.尋找最大間隔超平面來分離不同類別的數(shù)據(jù)B.通過最小化均方誤差來訓(xùn)練模型C.基于概率估計進(jìn)行分類D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理答案：A5.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)在輸入較大時會出現(xiàn)梯度消失問題B.ReLU函數(shù)可以有效緩解梯度消失問題C.Tanh函數(shù)的值域是[0,1]D.激活函數(shù)用于引入非線性因素答案：C6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗證的主要目的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.評估模型的泛化能力C.加速模型訓(xùn)練D.減少模型參數(shù)答案：B第II卷（非選擇題，共70分）7.（10分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中模型評估的常用指標(biāo)，并舉例說明其在分類問題和回歸問題中的應(yīng)用。答案：分類問題常用指標(biāo)：準(zhǔn)確率（預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例），如預(yù)測100個樣本，正確預(yù)測80個，準(zhǔn)確率為80%；召回率（預(yù)測為正例且實際為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例）等?；貧w問題常用指標(biāo)：均方誤差（預(yù)測值與真實值之差的平方的均值），用于衡量預(yù)測值與真實值的平均誤差程度。8.（總共2題，每題15分）在K-Means聚類算法中：（1）簡述其基本原理和步驟。答案：基本原理：將數(shù)據(jù)集劃分為K個簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點相似度高，簇間數(shù)據(jù)點相似度低。步驟：首先隨機(jī)選擇K個初始聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到最近的聚類中心所在的簇；接著重新計算每個簇的聚類中心；重復(fù)上述步驟直到聚類中心不再變化或滿足終止條件。（2）說明K值的選擇對聚類結(jié)果的影響。答案：若K值選擇過小，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)點被錯誤聚類，無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的真實分布；若K值選擇過大，可能會使每個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點過少，聚類結(jié)果過于分散，失去聚類的意義。合適的K值需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和實際需求，通過實驗或經(jīng)驗來確定。9.（總共2題，每題15分）給定一個數(shù)據(jù)集，包含特征向量X和對應(yīng)的標(biāo)簽y，使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類：（1）簡述樸素貝葉斯算法的基本假設(shè)和分類原理。答案：基本假設(shè)：特征之間相互獨立。分類原理：計算每個類別在給定特征向量下的后驗概率，選擇后驗概率最大的類別作為預(yù)測結(jié)果。通過貝葉斯公式，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算每個類別的先驗概率和特征的條件概率，進(jìn)而計算后驗概率。（2）寫出樸素貝葉斯算法的分類公式，并解釋其含義。答案：分類公式：$P(C|X)=\frac{P(X|C)P(C)}{P(X)}$。含義：$P(C|X)$是在給定特征向量X的條件下，類別C的后驗概率；$P(X|C)$是在類別C下，特征向量X的條件概率；$P(C)$是類別C的先驗概率；$P(X)$是特征向量X的概率（可通過對所有類別求和得到）。通過計算不同類別下的后驗概率，選擇概率最大的類別作為預(yù)測結(jié)果。10.（10分）材料：在一個圖像識別任務(wù)中，有大量的貓和狗的圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)是訓(xùn)練一個模型能夠準(zhǔn)確區(qū)分貓和狗的圖片，并對新的圖片進(jìn)行分類。請你從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度，簡要說明可以采用哪些方法來解決這個問題，并闡述理由。答案：可以采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。理由：CNN擅長處理圖像數(shù)據(jù)，其卷積層和池化層能夠自動提取圖像的特征，對于貓和狗圖片的紋理、形狀等特征有很好的捕捉能力。通過在大量的貓和狗圖片數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)到不同類別的特征模式，從而準(zhǔn)確區(qū)分貓和狗的圖片，并對新圖片進(jìn)行分類。也可以考慮使用支持