2025年高職第二學(xué)年（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論測(cè)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40分）答題要求：每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共10題，每題4分)1.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.聚類(lèi)算法D.線(xiàn)性回歸2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于評(píng)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.下列關(guān)于梯度下降法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）。A.梯度下降法是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.步長(zhǎng)越大，收斂速度越快D.梯度下降法可能會(huì)陷入局部最優(yōu)解4.對(duì)于線(xiàn)性回歸模型，其損失函數(shù)通常采用（）。A.均方誤差B.交叉熵?fù)p失C.絕對(duì)值損失D.Hinge損失5.支持向量機(jī)的核函數(shù)作用是（）。A.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理C.計(jì)算數(shù)據(jù)的相似度D.進(jìn)行特征選擇6.以下哪個(gè)是決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程中會(huì)用到的方法？（）A.最大似然估計(jì)B.信息增益C.梯度提升D.隨機(jī)森林7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）。A.增加模型的非線(xiàn)性B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化C.計(jì)算梯度D.進(jìn)行特征提取8.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)結(jié)果的影響是（）。A.K值越大，模型越復(fù)雜B.K值越小，模型越容易受到噪聲影響C.K值適中時(shí)，模型性能較好D.K值的選擇與模型性能無(wú)關(guān)9.以下哪種方法不屬于特征工程的范疇？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.模型評(píng)估C.特征選擇D.特征縮放10.對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題，當(dāng)類(lèi)別不平衡時(shí)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1值第II卷（非選擇題，共60分）11.簡(jiǎn)答題：簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。(10分)12.簡(jiǎn)答題：解釋什么是過(guò)擬合和欠擬合，并說(shuō)明如何避免過(guò)擬合。(10分)13.簡(jiǎn)答題：請(qǐng)闡述支持向量機(jī)的基本原理，并說(shuō)明其在處理非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題時(shí)的優(yōu)勢(shì)。(15分)14.材料分析題：材料：在一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的項(xiàng)目中，收集了一些房屋的面積、房間數(shù)、房齡等特征數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)作為標(biāo)簽。使用線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到了如下結(jié)果：模型的均方誤差為100，決定系數(shù)R2為0.8。問(wèn)題：請(qǐng)分析該模型的性能如何？決定系數(shù)R2為0.8表示什么含義？(15分)15.材料分析題：材料：有一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了不同客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄，包括購(gòu)買(mǎi)金額、購(gòu)買(mǎi)頻率、客戶(hù)年齡等特征?，F(xiàn)在要構(gòu)建一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)哪些客戶(hù)可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)高價(jià)值產(chǎn)品。問(wèn)題：請(qǐng)你選擇一種合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說(shuō)明理由；如果使用該算法，你會(huì)如何進(jìn)行特征工程？(10分)答案：1.C2.D3.C4.A5.A6.B7.A8.C9.B10.C11.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有特征又有標(biāo)簽，模型通過(guò)學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來(lái)建立特征與標(biāo)簽之間的關(guān)系，用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則是從無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，數(shù)據(jù)中只有特征沒(méi)有標(biāo)簽，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)、模式或分組等。12.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，即模型過(guò)于復(fù)雜，過(guò)度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好，模型過(guò)于簡(jiǎn)單，沒(méi)有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過(guò)擬合的方法有：增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行正則化、采用合適的模型復(fù)雜度、使用交叉驗(yàn)證等。13.支持向量機(jī)的基本原理是尋找一個(gè)最優(yōu)超平面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分隔開(kāi)，使得間隔最大化。在處理非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，通過(guò)核函數(shù)將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而可以找到非線(xiàn)性可分情況下的最優(yōu)分類(lèi)超平面。優(yōu)勢(shì)在于能夠處理非線(xiàn)性問(wèn)題，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)有較好的魯棒性，泛化能力較強(qiáng)。14.該模型的均方誤差為100，說(shuō)明預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)與實(shí)際房?jī)r(jià)的平均誤差平方為100。決定系數(shù)R2為0.8，表示模型能夠解釋80%的房?jī)r(jià)變化，即模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度較好，有80%的房?jī)r(jià)波動(dòng)可以由模型中的特征來(lái)解釋。15.可以選擇邏輯回歸算法。理由是邏輯回歸適用于二分類(lèi)問(wèn)題，能夠很好地處理線(xiàn)性關(guān)系，計(jì)算簡(jiǎn)單且容易理解。對(duì)于特征工程