2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)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。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說(shuō)法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測(cè)輸入數(shù)據(jù)的類(lèi)別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)中沒(méi)有明確的目標(biāo)變量D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類(lèi)問(wèn)題2.在決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B3.支持向量機(jī)（SVM）主要用于解決（）A.回歸問(wèn)題B.分類(lèi)問(wèn)題C.聚類(lèi)問(wèn)題D.降維問(wèn)題4.下列關(guān)于梯度下降算法的描述，錯(cuò)誤的是（）A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法B.它通過(guò)不斷調(diào)整參數(shù)來(lái)減小損失函數(shù)的值C.梯度下降的步長(zhǎng)越大越好D.梯度下降可以用于求解線性回歸模型的參數(shù)5.對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)，ReLU函數(shù)的表達(dá)式是（）A.f(x)=max(0,x)B.f(x)=1/(1+e^(-x))C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x6.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(lái)說(shuō)，K值較小會(huì)導(dǎo)致（）A.模型復(fù)雜度降低，偏差增大B.模型復(fù)雜度增加，偏差減小C.模型復(fù)雜度降低，方差增大D.模型復(fù)雜度增加，方差減小第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題5分，共20分）答題要求：請(qǐng)?jiān)诿款}的橫線上填寫(xiě)正確答案。1.機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)，對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題常用的有準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，對(duì)于回歸問(wèn)題常用的有______。2.樸素貝葉斯分類(lèi)器基于______假設(shè)，即給定類(lèi)別下各個(gè)特征之間相互獨(dú)立。3.集成學(xué)習(xí)中，Bagging方法是通過(guò)對(duì)______進(jìn)行有放回采樣構(gòu)建多個(gè)基學(xué)習(xí)器。4.深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理______數(shù)據(jù)。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）答題要求：簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，要求語(yǔ)言簡(jiǎn)潔、條理清晰。1.簡(jiǎn)述線性回歸模型的基本原理。2.什么是過(guò)擬合和欠擬合？如何避免過(guò)擬合？3.請(qǐng)說(shuō)明隨機(jī)森林算法與決策樹(shù)算法的關(guān)系。四、案例分析題（共20分）材料：某電商平臺(tái)收集了用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史數(shù)據(jù)，包括商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)金額等信息，希望通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)用戶(hù)未來(lái)可能購(gòu)買(mǎi)的商品類(lèi)別。答題要求：請(qǐng)根據(jù)給定材料，回答以下問(wèn)題。每個(gè)問(wèn)題的題目字?jǐn)?shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。1.你認(rèn)為可以使用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題？請(qǐng)簡(jiǎn)要說(shuō)明理由。2.如果使用決策樹(shù)算法，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高模型性能？五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）材料：給定一組二維數(shù)據(jù)點(diǎn){(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)}，要求使用簡(jiǎn)單的線性回歸算法擬合一條直線。答題要求：請(qǐng)根據(jù)給定材料，設(shè)計(jì)線性回歸算法求解直線方程y=ax+b。每個(gè)問(wèn)題的題目字?jǐn)?shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。1.請(qǐng)簡(jiǎn)述求解a和b的基本步驟。2.給出具體的計(jì)算過(guò)程。答案：一、1.B2.D3.B4.C5.A6.C二、1.均方誤差2.特征條件獨(dú)立3.原始數(shù)據(jù)集4.圖像三、1.線性回歸模型假設(shè)輸入特征與輸出變量之間存在線性關(guān)系。通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差（通常使用均方誤差）來(lái)確定模型的參數(shù)，即回歸系數(shù)。這些參數(shù)確定了輸入特征對(duì)輸出的影響程度，從而建立起一個(gè)線性方程用于預(yù)測(cè)。2.過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，模型過(guò)于復(fù)雜，包含了過(guò)多的噪聲和細(xì)節(jié)。欠擬合則是模型過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過(guò)擬合可采用正則化、減少特征數(shù)量、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、使用集成學(xué)習(xí)等方法。3.隨機(jī)森林算法是基于決策樹(shù)算法發(fā)展而來(lái)的。它通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回采樣，構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)。在預(yù)測(cè)時(shí)，綜合多個(gè)決策樹(shù)的結(jié)果進(jìn)行判斷。隨機(jī)森林在一定程度上減少了決策樹(shù)的過(guò)擬合問(wèn)題，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。四、1.可以使用決策樹(shù)算法，它能根據(jù)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)歷史數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分類(lèi)決策，找出數(shù)據(jù)中的規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)購(gòu)買(mǎi)商品類(lèi)別。也可使用樸素貝葉斯算法，基于特征獨(dú)立性假設(shè)，計(jì)算給定特征下不同商品類(lèi)別的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。還能用K近鄰算法，通過(guò)計(jì)算與已知購(gòu)買(mǎi)記錄的相似度來(lái)預(yù)測(cè)。2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，首先檢查缺失值，可采用均值填充等方法補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)。然后對(duì)商品類(lèi)別進(jìn)行編碼，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)便于算法處理。接著對(duì)購(gòu)買(mǎi)時(shí)間進(jìn)行特征提取，比如提取時(shí)間間隔等特征。最后進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理，使不同特征的尺度一致，提高決策樹(shù)算法的性能。五、1.首先計(jì)算x和y的均值，然后計(jì)算x與均值的差值以及y與均值的差值，接著計(jì)算這兩個(gè)差值的乘積和x差值的平方和，根據(jù)公式a=差值乘積和/差值平方和，b=y均值-ax均值，從而得到a和b的值。2.計(jì)算x均值=(1+2+3+4+5)/5=3，y均值=(2+3+4+5+6)/5=4。x差值分別為-2,-1,0,1,2，y差值分別為-2,-1,0,1,2。差值乘積和為(-2)