2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)）機(jī)器學(xué)習(xí)算法階段測試題

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共10題，每題3分，每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)符合題目要求，請將正確選項(xiàng)填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.聚類算法D.線性回歸2.在梯度下降算法中，步長α的選擇對算法收斂速度有重要影響。如果α過大，可能會導(dǎo)致：A.算法收斂過慢B.算法無法收斂C.算法收斂到局部最優(yōu)解D.算法收斂到全局最優(yōu)解3.對于一個(gè)具有n個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，使用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測時(shí)，模型參數(shù)的數(shù)量是：A.nB.n+1C.2nD.n(n+1)/24.支持向量機(jī)（SVM）的主要目標(biāo)是：A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯(cuò)誤率C.最大化數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離D.最小化模型復(fù)雜度5.下列關(guān)于K近鄰算法（KNN）的說法中，錯(cuò)誤的是：A.K值的選擇對分類結(jié)果有影響B(tài).需要事先確定所有的類別標(biāo)簽C.計(jì)算量較大，尤其是在數(shù)據(jù)量較大時(shí)D.可以用于回歸問題6.在決策樹算法中，信息增益是用來衡量：A.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集后純度的提高程度B.特征的重要性C.模型的預(yù)測準(zhǔn)確性D.數(shù)據(jù)的分布情況7.邏輯回歸模型主要用于解決：A.線性回歸問題B.分類問題C.聚類問題D.降維問題8.以下哪種方法可以用于評估分類模型的性能？A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.準(zhǔn)確率、召回率、F1值D.以上都是9.對于一個(gè)多分類問題，使用Softmax回歸模型時(shí)，其輸出層的神經(jīng)元數(shù)量通常為：A.1B.2C.類別數(shù)D.類別數(shù)+110.隨機(jī)森林算法是由多個(gè)決策樹組成的集成學(xué)習(xí)模型，它通過以下哪種方式來提高模型的性能？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少特征數(shù)量C.降低模型復(fù)雜度D.對決策樹進(jìn)行隨機(jī)采樣和特征隨機(jī)選擇第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題3分，共15分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、______和測試集。2.決策樹的構(gòu)建過程主要包括特征選擇、______和剪枝。3.線性回歸模型的目標(biāo)是找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的______最小。4.在KNN算法中，計(jì)算樣本之間距離的常用方法有歐氏距離、______等。5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是引入______，使模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系。三、簡答題（每題10分，共30分）1.請簡要介紹梯度下降算法的基本原理，并說明如何選擇合適的步長α。2.簡述支持向量機(jī)（SVM）的核函數(shù)的作用，并列舉幾種常見的核函數(shù)。3.解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何避免過擬合和欠擬合。四、綜合應(yīng)用題（共15分）給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含特征X和標(biāo)簽y，其中X=[[1,2],[2,3],[3,４],[4,5],[5,6]]，y=[1,2,3,4,5]。使用線性回歸模型擬合數(shù)據(jù)，求模型的參數(shù)θ。要求：1.寫出線性回歸模型的假設(shè)函數(shù)。2.寫出損失函數(shù)。3.使用梯度下降算法求解模型參數(shù)θ，假設(shè)初始值θ=[0,0]，步長α=0.01，迭代次數(shù)為1000次。五、材料分析題（共20分）材料：在一個(gè)醫(yī)療診斷場景中，我們收集了大量患者的癥狀數(shù)據(jù)（如體溫、血壓、白細(xì)胞計(jì)數(shù)等）以及對應(yīng)的疾病診斷結(jié)果（如感冒、肺炎、心臟病等）。我們希望構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。問題：1.請分析這個(gè)場景中，哪些數(shù)據(jù)可以作為特征，哪些數(shù)據(jù)可以作為標(biāo)簽？（5分）2.對于這個(gè)多分類問題，你認(rèn)為哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較適合？請說明理由。（10分）3.在模型訓(xùn)練過程中，如何評估模型的性能？請列舉一些常用的評估指標(biāo)。（5分）答案：1.C2.B3.B4.A5.B6.A7.B8.C9.C10.D二、1.驗(yàn)證集2.樹的生成3.誤差平方和4.曼哈頓距離5.非線性三、1.梯度下降算法基本原理：通過不斷調(diào)整模型參數(shù)，使得損失函數(shù)值逐漸減小。在每次迭代中，沿著損失函數(shù)梯度的反方向更新參數(shù)。選擇合適步長α：α過大可能導(dǎo)致算法發(fā)散無法收斂；α過小則收斂速度過慢。可通過嘗試不同值，觀察損失函數(shù)下降情況來選擇，如采用動(dòng)態(tài)調(diào)整α的策略。2.核函數(shù)作用：將低維空間中的線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分，從而能夠使用線性分類器進(jìn)行分類。常見核函數(shù)：線性核、多項(xiàng)式核、高斯徑向基核等。3.過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差，原因是模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很差，原因是模型過于簡單，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過擬合：正則化、減少特征數(shù)量、早停等；避免欠擬合：增加特征數(shù)量、選擇更復(fù)雜模型等。四、1.線性回歸模型假設(shè)函數(shù)：h(x)=θ?+θ?x?+θ?x?（這里x?為第一個(gè)特征值，x?為第二個(gè)特征值）。2.損失函數(shù)：J(θ)=1/2mΣ(h(x???)-y???)2（m為樣本數(shù)量）。3.梯度下降更新公式：θ?:=θ?-α/mΣ(h(x???)-y???)θ?:=θ?-α/mΣ((h(x???)-y???))x????)θ?:=θ?-α/mΣ((h(x???)-y???))x????)經(jīng)過1000次迭代后可得到模型參數(shù)θ。五、1.癥狀數(shù)據(jù)（體溫、血壓、白細(xì)胞計(jì)數(shù)等）可作為特征，疾病診斷結(jié)果（感冒、肺炎、心臟病等）可作為標(biāo)簽。2.適合的算法及理由：決策樹算法，它可以直觀地展示癥狀與疾病之間的關(guān)系，易于理解和解釋，對于醫(yī)療診斷場景中需要向醫(yī)生解釋診斷依據(jù)很有幫助。隨機(jī)森林算法也可，它具有較好的抗噪