2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)務(wù)綜合測試題

（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）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(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.邏輯回歸2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.交叉驗(yàn)證得分3.梯度下降法中，步長α的作用是？A.決定每次迭代下降的方向B.決定每次迭代下降的幅度C.決定迭代的終止條件D.決定模型的復(fù)雜度4.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯(cuò)誤的是？A.由多個(gè)神經(jīng)元組成B.可以自動提取特征C.訓(xùn)練過程中不需要調(diào)整參數(shù)D.可用于解決復(fù)雜的模式識別問題5.對于線性回歸模型，損失函數(shù)通常采用？A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.0-1損失D.絕對值損失6.當(dāng)數(shù)據(jù)存在過擬合現(xiàn)象時(shí)，以下哪種方法可以緩解？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少模型復(fù)雜度C.增加模型復(fù)雜度D.提高學(xué)習(xí)率7.以下哪個(gè)不是常見的特征工程方法？A.數(shù)據(jù)歸一化B.特征選擇C.模型融合D.特征提取8.在K近鄰算法中，K的取值影響？A.模型的訓(xùn)練速度B.模型的泛化能力C.模型的預(yù)測結(jié)果D.以上都是9.支持向量機(jī)的核心思想是？A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯(cuò)誤C.最大化數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離D.以上都不對10.以下哪種模型屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型？A.樸素貝葉斯B.主成分分析C.隨機(jī)森林D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請將正確答案填寫在題中的橫線上。1.機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)包括______、______、______、______、______。2.決策樹的構(gòu)建過程主要包括______和______兩個(gè)步驟。3.常見的集成學(xué)習(xí)方法有______和______。4.深度學(xué)習(xí)中，常用的激活函數(shù)有______、______、______。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括______、______、______。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.說明梯度下降法的原理。3.什么是特征選擇？有哪些常見的特征選擇方法？4.解釋一下模型評估中準(zhǔn)確率和召回率的含義。四、材料分析題（共20分）材料：在一個(gè)預(yù)測客戶是否會購買某產(chǎn)品的項(xiàng)目中，收集了大量客戶的年齡、收入、購買歷史等數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，使用邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，對模型進(jìn)行評估，得到以下結(jié)果：在測試集中，預(yù)測為購買的客戶有100人，其中實(shí)際購買的有8人；預(yù)測為不購買的客戶有200人，其中實(shí)際不購買的有180人。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。1.計(jì)算該模型的準(zhǔn)確率。2.計(jì)算該模型的召回率。3.分析該模型的性能表現(xiàn)，并提出改進(jìn)建議。五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）答題要求：請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡單的K近鄰算法實(shí)現(xiàn)步驟，用于對給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類預(yù)測。要求描述清晰，步驟合理。答案：1.C2.D3.B4.C5.A6.B7.C8.D9.A10.B1.分類、回歸、聚類、降維、異常檢測2.特征選擇、樹的生成3.隨機(jī)森林、梯度提升4.Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、Tanh函數(shù)5.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換1.監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)注數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型預(yù)測結(jié)果，無監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)注數(shù)據(jù)用于挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)。2.梯度下降法通過不斷調(diào)整參數(shù)，使損失函數(shù)值沿著梯度方向下降，找到最優(yōu)參數(shù)。3.特征選擇是從原始特征中選擇出對模型最有價(jià)值的特征。方法有：基于過濾的方法、基于模型的方法等。4.準(zhǔn)確率是預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是預(yù)測為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例。1.準(zhǔn)確率=(8+180)/(100+200)=188/300≈0.627。2.召回率=8/(8+12)=8/20=0.4。3.模型準(zhǔn)確率一般，召回率較低。改進(jìn)建議：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，優(yōu)化特征工程