（第2頁）制卷人簽名：制卷日期制卷人簽名：制卷日期：審核人簽名：：審核日期：………………………………………………裝……訂……線…………………學(xué)院專業(yè)/班級學(xué)號姓名題號一二三四五六七八總分閱卷教師得分………………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近鄰算法B.聚類算法C.主成分分析算法D.決策樹算法2.在機器學(xué)習(xí)中，模型評估的指標不包括以下哪項（）A.準確率B.召回率C.均方誤差D.數(shù)據(jù)量3.下列關(guān)于線性回歸模型的說法，錯誤的是（）A.線性回歸模型是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型B.線性回歸模型的目標是找到一條直線來擬合數(shù)據(jù)C.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.線性回歸模型通過最小化損失函數(shù)來確定模型參數(shù)4.對于分類問題，以下哪種激活函數(shù)適合用于輸出層（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Softmax函數(shù)5.以下關(guān)于梯度下降算法的描述，正確的是（）A.梯度下降算法只能用于線性模型B.梯度下降算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法C.梯度下降算法通過不斷迭代更新模型參數(shù)，使得損失函數(shù)逐漸減小D.梯度下降算法的步長越大，收斂速度越快6.在K近鄰算法中，K的取值對模型的影響是（）A.K值越大，模型越容易受到噪聲的影響B(tài).K值越小，模型越容易受到噪聲的影響C.K值的大小與模型受噪聲影響無關(guān)D.K值越大，模型的泛化能力越強7.以下哪種方法不屬于特征選擇的方法（）A.主成分分析B.決策樹C.支持向量機D.信息增益8.對于深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種優(yōu)化器在訓(xùn)練過程中收斂速度最快（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam9.在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證的主要目的是（）A.提高模型的訓(xùn)練速度B.評估模型的泛化能力C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.增加數(shù)據(jù)的多樣性10.以下關(guān)于支持向量機的說法，錯誤的是（）A.支持向量機是一種分類算法B.支持向量機通過尋找最大間隔超平面來進行分類C.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)D.支持向量機的核函數(shù)可以將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，少選、多選、錯選均不得分）1.以下哪些屬于機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.圖像識別B.自然語言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)分析E.機器人控制2.下列關(guān)于決策樹算法的說法，正確的有（）A.決策樹算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.決策樹算法通過構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)來進行決策C.決策樹算法容易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象D.決策樹算法可以處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)E.決策樹算法的決策過程是基于信息增益或信息增益率3.對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪些是常用的優(yōu)化方法（）A.隨機梯度下降B.動量法C.AdagradD.RMSPropE.Adam4.在特征工程中，以下哪些方法可以用于特征提取（）A.主成分分析B.奇異值分解C.離散傅里葉變換D.小波變換E.獨熱編碼5.以下關(guān)于聚類算法的說法，正確的有（）A.聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.聚類算法的目標是將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇C.常用的聚類算法有K均值聚類、層次聚類等D.聚類算法的性能評估指標包括簇內(nèi)距離、簇間距離等E.聚類算法不需要預(yù)先知道數(shù)據(jù)的類別標簽三、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.機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的目標變量是離散的，稱為分類問題；目標變量是連續(xù)的，稱為回歸問題。（）3.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要對數(shù)據(jù)進行標注，其目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式。（）4.在深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，模型的性能就一定越好。（）5.梯度下降算法中，步長的選擇對算法的收斂速度和結(jié)果沒有影響。（）6.決策樹算法在構(gòu)建過程中，會優(yōu)先選擇信息增益大的特征進行分裂。（）7.支持向量機在處理非線性可分數(shù)據(jù)時，通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而找到最優(yōu)分類超平面。（）8.聚類算法中，K均值聚類算法對初始聚類中心的選擇不敏感。（）9.特征選擇的目的是去除無關(guān)特征和冗余特征，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。（）10.在模型評估中，準確率和召回率是相互獨立的指標，不能同時提高。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要介紹線性回歸模型的基本原理，并說明如何使用梯度下降算法求解線性回歸模型的參數(shù)。2.簡述決策樹算法的構(gòu)建過程，并說明如何進行決策樹的剪枝操作。3.什么是支持向量機？請說明支持向量機的基本原理以及核函數(shù)的作用。五、綜合題（總共2題，每題20分）1.給定一個數(shù)據(jù)集，包含多個特征和一個目標變量。請設(shè)計一個完整的機器學(xué)