2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)務(wù)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）本卷共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.邏輯回歸答案：C2.對(duì)于線性回歸模型，以下說法正確的是（）A.只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)B.模型的目標(biāo)是最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方誤差C.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸系數(shù)的求解只能使用最小二乘法答案：B3.在K近鄰算法中，K值的選擇對(duì)結(jié)果影響較大，以下關(guān)于K值說法錯(cuò)誤的是（）A.K值較小時(shí)，模型容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響B(tài).K值較大時(shí)，模型的泛化能力會(huì)增強(qiáng)C.通常需要通過交叉驗(yàn)證等方法來選擇合適的K值D.K值的選擇與數(shù)據(jù)的分布和特征有關(guān)答案：B4.支持向量機(jī)中，核函數(shù)的作用是（）A.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類C.計(jì)算支持向量D.優(yōu)化模型參數(shù)答案：A5.決策樹的構(gòu)建過程中，以下哪個(gè)指標(biāo)可用于選擇最佳劃分屬性？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B答案：D6.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法常用于處理文本分類問題？（）A.樸素貝葉斯B.隨機(jī)森林C.梯度下降D.K均值聚類答案：A7.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加模型的非線性表達(dá)能力B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理C.計(jì)算損失函數(shù)D.優(yōu)化模型權(quán)重答案：A8.AdaBoost算法是一種（）A.集成學(xué)習(xí)算法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法C.線性回歸算法D.聚類算法答案：A9.對(duì)于模型評(píng)估，以下指標(biāo)中可以用于評(píng)估分類模型性能的是（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是答案：D10.以下關(guān)于模型過擬合和欠擬合的說法，正確的是（）A.過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差B.欠擬合是指模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度不夠C.過擬合通常是由于模型復(fù)雜度太低導(dǎo)致的D.欠擬合通常是由于模型復(fù)雜度太高導(dǎo)致的答案：B第II卷（非選擇題共70分）二（共10分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。（5分）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)問題。它的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型，使得對(duì)給定的輸入能夠預(yù)測(cè)相應(yīng)的輸出。訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有特征又有標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。它的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，訓(xùn)練數(shù)據(jù)只有特征沒有標(biāo)簽。三（共15分）請(qǐng)簡(jiǎn)要描述線性回歸模型的原理，并說明如何求解回歸系數(shù)。（8分）線性回歸模型假設(shè)輸入特征與輸出之間存在線性關(guān)系。通過最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方誤差來確定模型參數(shù)。求解回歸系數(shù)通常使用最小二乘法，通過對(duì)誤差平方和關(guān)于回歸系數(shù)求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)為零，得到一個(gè)線性方程組，求解該方程組即可得到回歸系數(shù)。四（共20分）材料：在一個(gè)電商平臺(tái)上，有大量用戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等信息?，F(xiàn)在需要構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某一特定商品。1.請(qǐng)分析該問題適合使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并說明理由。（5分）該問題適合使用分類算法，如邏輯回歸。因?yàn)槟繕?biāo)是預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某一特定商品，屬于二分類問題。邏輯回歸可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征與購(gòu)買行為之間的關(guān)系，給出一個(gè)概率值來判斷用戶購(gòu)買的可能性。2.簡(jiǎn)述構(gòu)建該模型的主要步驟。（8分）首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，包括缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。然后，選擇合適的特征，如購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間等。接著，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練邏輯回歸模型，通過優(yōu)化算法求解模型參數(shù)。最后，使用測(cè)試集評(píng)估模型性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。3.如何評(píng)估該模型的性能？（7分）可以使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)來評(píng)估模型性能。準(zhǔn)確率是預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是預(yù)測(cè)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；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了兩者的性能。還可以繪制混淆矩陣，直觀地展示模型在不同類別上的預(yù)測(cè)情況。五（共２5分）材料：某公司收集了員工的工作年限、工作績(jī)效評(píng)分、學(xué)歷等數(shù)據(jù)，希望構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測(cè)員工的離職可能性。1.你認(rèn)為可以使用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法來解決這個(gè)問題？請(qǐng)列舉至少兩種，并說明理由。（8分）可以使用決策樹算法。決策樹能夠直觀地展示不同特征與離職可能性之間的關(guān)系，易于理解和解釋。也可以使用支持向量機(jī)算法，它能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，對(duì)于復(fù)雜的員工特征與離職可能性關(guān)系有較好的擬合能力。2.假設(shè)使用決策樹算法構(gòu)建模型，簡(jiǎn)述決策樹的構(gòu)建過程。（9分）首先，選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，通過計(jì)算不同屬性的信息增益或基尼系數(shù)等指標(biāo)，選擇最優(yōu)劃分屬性。然后，根據(jù)該屬性的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過程，構(gòu)建子樹。直到滿足停止條件，如子集內(nèi)樣本屬于同一類別或達(dá)到最大深度等，最終形成決策樹。3.如何對(duì)構(gòu)建好的決策樹模型進(jìn)行剪枝？請(qǐng)說明剪枝的目的。（8分）可