2025年中職人工智能技術應用（基礎算法認知）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40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法不屬于基礎搜索算法？A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.遺傳算法D.啟發(fā)式搜索2.關于排序算法，下列說法正確的是？A.冒泡排序是最快的排序算法B.選擇排序每次比較都要交換元素位置C.插入排序適用于數(shù)據(jù)量很大的情況D.快速排序平均時間復雜度為O(nlogn)3.以下哪個不是常見的分類算法？A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.關聯(lián)規(guī)則挖掘4.若要處理文本數(shù)據(jù)，哪種算法常用于特征提取？A.聚類算法B.主成分分析C.詞袋模型D.梯度下降算法5.在機器學習中，用于評估模型性能的指標不包括？A.準確率B.召回率C.均方誤差D.數(shù)據(jù)量6.下列關于貪心算法的描述，錯誤的是？A.總是做出在當前看來最好的選擇B.能保證得到全局最優(yōu)解C.適用于一些最優(yōu)子結構問題D.求解過程是一個多步?jīng)Q策過程7.哪種算法常用于圖像邊緣檢測？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.霍夫變換C.奇異值分解D.貝葉斯分類8.以下關于算法復雜度的說法，正確的是？A.時間復雜度為O(n2)的算法一定比O(n)的算法慢B.空間復雜度只考慮算法運行過程中占用的臨時空間C.算法的時間復雜度和空間復雜度是相互獨立的D.一個算法的時間復雜度可能會隨著輸入規(guī)模的變化而變化第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡述深度優(yōu)先搜索算法的基本思想和執(zhí)行過程。10.（10分）請說明決策樹算法的構建步驟以及如何進行剪枝操作。11.（10分）在處理數(shù)據(jù)時，經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)缺失的情況。請列舉至少三種處理數(shù)據(jù)缺失值的方法，并簡要說明其原理。12.（15分）材料：在一個電商平臺中，有大量用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買數(shù)量等信息?，F(xiàn)在需要分析用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。問題：請設計一個基于這些數(shù)據(jù)的分析方案，說明可以使用哪些算法來挖掘用戶購買行為模式，并闡述每個算法的作用和可能得到的結果。13.（15分）材料：有一個數(shù)據(jù)集包含多個特征變量和一個目標變量，目標變量為二分類（0或1）。現(xiàn)在要構建一個模型來預測目標變量。問題：請詳細說明如何使用邏輯回歸算法來構建這個預測模型，包括模型的訓練過程和如何評估模型的性能。答案：1.C2.D3.D4.C5.D6.B7.B8.D9.深度優(yōu)先搜索算法的基本思想是：從起始節(jié)點開始，沿著一條路徑盡可能深地探索，直到無法繼續(xù)或達到目標節(jié)點，然后回溯到前一步，繼續(xù)探索其他路徑。執(zhí)行過程：先將起始節(jié)點放入棧中，當棧不為空時，取出棧頂節(jié)點，若該節(jié)點是目標節(jié)點則結束；否則將其未訪問的子節(jié)點放入棧中，重復上述過程。10.決策樹算法構建步驟：首先選擇最優(yōu)特征作為根節(jié)點，然后根據(jù)該特征的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為子集，對每個子集遞歸重復上述過程，直到滿足停止條件（如子集內(nèi)樣本屬于同一類等）。剪枝操作：預剪枝是在構建決策樹過程中，對每個節(jié)點在劃分前進行評估，若當前劃分不能帶來泛化性能提升則停止劃分；后剪枝是在決策樹構建完成后，自底向上對非葉節(jié)點進行考察，若將該節(jié)點對應的子樹替換為葉節(jié)點能提升泛化性能則進行替換。11.方法一：刪除法，直接刪除包含缺失值的記錄，原理是簡單直接，但可能損失大量數(shù)據(jù)。方法二：均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充法，用該特征的均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值，原理是利用數(shù)據(jù)的集中趨勢。方法三：回歸填充法，建立該特征與其他特征的回歸模型來預測缺失值，原理是利用特征間的相關性。12.可以使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。作用是發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系，例如哪些商品經(jīng)常被一起購買。結果可能得到形如“購買商品A的用戶有80%也購買了商品B”這樣的關聯(lián)規(guī)則。還可以使用聚類算法，如K-Means算法，將用戶分為不同的購買行為類別，便于針對性營銷。13.邏輯回歸模型訓練過程：首先對數(shù)據(jù)集進行預處理，包括特征縮放等。然后定義邏輯回歸模型，設置損失函數(shù)（如交叉熵損失）和優(yōu)化器