2025年大學(xué)人工智能（人工智能算法）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）答題要求：以下每題有四個選項，其中只有一個選項是正確的，請將正確選項的序號填在括號內(nèi)。(總共10題，每題3分，每題給出的四個選項中，只有一項符合題目要求)1.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類算法2.在深度學(xué)習(xí)中，用于處理圖像分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要通過什么操作提取圖像特征？（）A.全連接層B.卷積層C.池化層D.激活函數(shù)層3.梯度下降算法中，學(xué)習(xí)率的作用是（）A.決定每次迭代時參數(shù)更新的步長B.決定模型的收斂速度C.影響模型的泛化能力D.以上都是4.以下關(guān)于K近鄰算法（KNN）的說法，錯誤的是（）A.K值選擇過大容易導(dǎo)致模型過擬合B.計算復(fù)雜度較高，尤其是在樣本數(shù)量較大時C.不需要進(jìn)行訓(xùn)練，直接根據(jù)最近鄰的類別進(jìn)行分類D.對數(shù)據(jù)的分布敏感5.支持向量機(jī)（SVM）的核心思想是（）A.找到一個超平面將不同類別的數(shù)據(jù)點分開，并且使間隔最大化B.最小化分類錯誤率C.最大化數(shù)據(jù)的似然函數(shù)D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理6.下列哪個算法常用于處理自然語言處理中的文本分類任務(wù)？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.樸素貝葉斯算法C.隨機(jī)森林算法D.以上都可以7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過什么方式學(xué)習(xí)最優(yōu)策略？（）A.與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵信號調(diào)整策略B.直接學(xué)習(xí)環(huán)境的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率C.模仿人類專家的決策D.隨機(jī)嘗試不同的策略8.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam9.對于一個二分類問題，邏輯回歸模型的輸出值范圍是（）A.[0,1]B.(-∞,+∞)C.[0,+∞)D.(-1,1)10.以下關(guān)于深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）的說法，正確的是（）A.是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型B.由多個受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）組成C.可用于特征提取和數(shù)據(jù)降維D.以上都正確第II卷（非選擇題共70分）w11（10分）請簡要闡述決策樹算法的基本原理，并說明其在實際應(yīng)用中的優(yōu)缺點。w1（15分）在處理一個多分類問題時，我們使用了Softmax回歸模型。已知輸入特征向量x=[1,2,3]，模型的參數(shù)矩陣W如下：W=[[0.1,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.6],[0.7,0.8,0.9]]請計算Softmax回歸模型對于該輸入特征向量的輸出概率分布。w13（15分）材料：在一個圖像識別任務(wù)中，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對貓和狗的圖片進(jìn)行分類。訓(xùn)練集包含1000張貓的圖片和1000張狗的圖片，測試集包含200張貓的圖片和200張狗的圖片。經(jīng)過訓(xùn)練后，模型在測試集上的準(zhǔn)確率為80%。問題：請分析該模型在這個任務(wù)中的表現(xiàn)，并提出可能的改進(jìn)方法。w14（15分）材料：在一個電商推薦系統(tǒng)中，我們有用戶的購買歷史數(shù)據(jù)，包括購買的商品種類、購買時間等信息。假設(shè)我們使用協(xié)同過濾算法來生成推薦列表?，F(xiàn)有用戶A購買了商品甲、乙、丙，用戶B購買了商品乙、丁，用戶C購買了商品甲、丙、戊。問題：如果有一個新用戶D，他與用戶A、B、C的相似度分別為0.8、0.6、0.4，請根據(jù)協(xié)同過濾算法為用戶D生成推薦列表，并說明推薦的依據(jù)。w15（15分）請論述深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域中的重要地位和發(fā)展趨勢，結(jié)合具體的應(yīng)用場景進(jìn)行說明。答案：1.D2.B3.A4.A5.A6.B7.A8.D9.A10.D11.決策樹算法基本原理：通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行遞歸劃分，根據(jù)特征的不同取值將數(shù)據(jù)集逐步劃分為不同的子集，直到每個子集內(nèi)的數(shù)據(jù)屬于同一類別。優(yōu)點：簡單直觀，易于理解和解釋；不需要大量的預(yù)處理；能夠處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。缺點：容易過擬合；對數(shù)據(jù)的噪聲敏感；在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。12.首先計算每個類別對應(yīng)的得分：z1=1×0.1+2×0.4+3×0.7=0.1+0.8+2.1=3z2=1×0.2+2×0.5+3×0.8=0.2+1+2.4=3.6z3=1×0.3+2×0.6+3×0.9=0.3+1.2+2.7=4.2然后計算Softmax概率：p1=exp(3)/(exp(3)+exp(3.6)+exp(4.2))≈0.09p2=exp(3.6)/(exp(3)+exp(3.6)+exp(4.2))≈0.24p3=exp(4.2)/(exp(3)+exp(3.6)+exp(4.2))≈0.6713.該模型在測試集上80%的準(zhǔn)確率表明模型有一定的分類能力，但仍有提升空間。改進(jìn)方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，提高模型的泛化能力；優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如調(diào)整卷積層和池化層的參數(shù)；采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性；嘗試不同的優(yōu)化器和學(xué)習(xí)率，加快模型收斂速度。14.首先計算用戶D與其他用戶購買商品的相似度：與用戶A：商品甲、乙、丙的交集為甲、乙、丙，相似度0.8與用戶B：商品乙、丁的交集為乙，相似度0.6與用戶C：商品甲、丙、戊的交集為甲、丙，相似度0.4推薦列表：由于與用戶A相似度最高，優(yōu)先推薦商品甲、乙、丙；考慮到與用戶B有共同購買商品乙，也可推薦商品??；與用戶C有共同購買商品甲、丙，可推薦商品戊。依據(jù)是協(xié)同過濾算法通過計算用戶之間的相似度，推薦相似用戶購買過的商品。15.深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)重要地位。在圖像識