2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（智能算法基礎(chǔ)）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40分）答題要求：本大題共10小題，每小題4分，共40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機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.聚類算法2.在梯度下降算法中，學(xué)習(xí)率的作用是？A.決定每次迭代時(shí)參數(shù)更新的步長B.決定算法是否收斂C.決定損失函數(shù)的大小D.決定模型的復(fù)雜度3.對于線性回歸模型，其目標(biāo)是？A.找到一條直線，使所有樣本點(diǎn)到直線的距離之和最小B.找到一條直線，使所有樣本點(diǎn)到直線的垂直距離之和最小C.找到一條直線，使所有樣本點(diǎn)到直線的水平距離之和最小D.找到一條直線，使所有樣本點(diǎn)到直線的歐式距離之和最小4.以下關(guān)于K近鄰算法的說法，錯(cuò)誤的是？A.是一種基于最近鄰的分類算法B.不需要進(jìn)行訓(xùn)練，直接進(jìn)行分類C.對數(shù)據(jù)的分布敏感D.適合處理高維數(shù)據(jù)5.支持向量機(jī)的核心思想是？A.找到一個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，并且使間隔最大化B.找到一個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，并且使間隔最小化C.找到多個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，并且使間隔最大化D.找到多個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開，并且使間隔最小化6.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？A.決策樹算法B.主成分分析算法C.支持向量機(jī)算法D.樸素貝葉斯算法7.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B.減少模型的計(jì)算量C.提高模型的收斂速度D.降低模型的誤差8.對于分類問題，以下哪種評價(jià)指標(biāo)可以衡量模型在不同類別上的分類能力？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是9.以下哪種算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的簇結(jié)構(gòu)？A.聚類算法B.回歸算法C.K近鄰算法D.決策樹算法10.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化器可以自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率？A.Adam優(yōu)化器B.SGD優(yōu)化器C.Adagrad優(yōu)化器D.RMSProp優(yōu)化器第II卷（非選擇題共60分）11.（10分）簡述梯度下降算法的基本原理，并說明梯度的含義。12.（15分）請?jiān)敿?xì)闡述決策樹算法的構(gòu)建過程，包括如何選擇劃分屬性。13.（15分）給定數(shù)據(jù)集如下：|特征1|特征2|類別||----|----|----||1|2|A||2|3|A||3|4|B||4|5|B||5|6|A|使用樸素貝葉斯算法，計(jì)算當(dāng)特征1=3，特征2=4時(shí)，屬于類別A和類別B的概率，并判斷其所屬類別。14.（10分）材料：在某電商平臺(tái)上，收集了大量用戶的購買行為數(shù)據(jù)，包括用戶購買的商品種類、購買時(shí)間、購買金額等。現(xiàn)在需要構(gòu)建一個(gè)模型來預(yù)測用戶未來可能購買的商品。問題：請你簡要說明可以使用哪些智能算法來解決這個(gè)問題，并闡述理由。15.（20分）材料：在醫(yī)療領(lǐng)域，收集了一批患者的病歷數(shù)據(jù)，包括患者的癥狀、檢查結(jié)果、疾病診斷等?，F(xiàn)在需要構(gòu)建一個(gè)模型來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。問題：（1）請你分析這個(gè)問題適合使用哪些智能算法，并說明理由。（2）如果使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，你認(rèn)為應(yīng)該如何設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？答案：1.D2.A3.B4.D5.A6.B7.A8.D9.A10.A11.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。梯度是損失函數(shù)對參數(shù)的導(dǎo)數(shù)，它表示損失函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)處的變化率。沿著梯度的反方向更新參數(shù)，能使損失函數(shù)更快地下降。12.決策樹構(gòu)建過程：首先選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)該屬性對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分。然后對每個(gè)劃分后的子集重復(fù)此過程，直到滿足停止條件。選擇劃分屬性時(shí)，常用信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等方法，選擇能使劃分后數(shù)據(jù)集純度提升最大的屬性。13.先計(jì)算類別A和B的先驗(yàn)概率：P(A)=3/5，P(B)=2/5。對于特征1=3，特征2=4，計(jì)算條件概率：P(3,4|A)=0，P(3,4|B)=1。根據(jù)樸素貝葉斯公式，P(A|3,4)=P(3,4|A)P(A)/P(3,4)=0，P(B|3,4)=P(√,4|B)P(B)/P(3,4)=1。所以所屬類別為B。14.可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，如Apriori算法。理由是通過分析用戶購買行為數(shù)據(jù)中的商品關(guān)聯(lián)關(guān)系，能找出用戶經(jīng)常一起購買的商品組合，從而預(yù)測未來可能購買的商品。也可使用深度學(xué)習(xí)中的序列模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)橘徺I行為有時(shí)間序列性，該模型能處理序列數(shù)據(jù)，更好地捕捉用戶購買模式的變化。15.（1）適合使用決策樹算法，可根據(jù)病歷數(shù)據(jù)中的癥狀、檢查結(jié)果等特征進(jìn)行分類決策，直觀且易于理解。也適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式，提高診斷準(zhǔn)確性。