2025年大學大一（人工智能技術(shù)）機器學習基礎(chǔ)技術(shù)實務階段測試題

（考試時間：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選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下關(guān)于機器學習中監(jiān)督學習的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學習不需要給定標簽數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學習的目標是讓模型學會從輸入特征預測輸出標簽C.監(jiān)督學習只有分類任務D.監(jiān)督學習不需要進行模型訓練答案：B2.下列不屬于機器學習中常見的損失函數(shù)的是（）A.均方誤差損失函數(shù)B.交叉熵損失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.指數(shù)損失函數(shù)答案：D3.對于線性回歸模型，其模型參數(shù)的求解通常采用（）A.梯度下降法B.隨機梯度下降法C.最小二乘法D.以上都是答案：D4.在決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的準則是（）A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.以上都是答案：D5.支持向量機（SVM）的主要思想是（）A.尋找最大間隔超平面來分隔不同類別的數(shù)據(jù)B.對數(shù)據(jù)進行聚類C.進行特征降維D.以上都不是答案：A6.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.對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化C.加速模型訓練D.以上都不是答案：A7.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學習算法（）A.K均值聚類算法B.主成分分析算法C.決策樹算法D.高斯混合模型算法答案：C8.在機器學習中，模型評估的常用指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.學習率答案：D9.對于過擬合問題，以下解決方法不正確的是（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.進行正則化C.減少模型復雜度D.增加模型參數(shù)答案：D10.梯度下降算法中，步長的選擇對算法收斂的影響是（）A.步長越大，收斂越快，但可能錯過最優(yōu)解B.步長越小，收斂越快，且能找到最優(yōu)解C.步長與收斂速度無關(guān)D.以上都不對答案：A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。請在橫線上填寫正確答案。1.機器學習的主要任務包括______、______、______、______和______。答案：分類、回歸、聚類、降維、異常檢測2.決策樹的構(gòu)建過程主要包括______和______兩個步驟。答案：特征選擇、樹的生成3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，常用的優(yōu)化器有______、______、______等。答案：Adagrad、Adadelta、Adam4.無監(jiān)督學習中，K均值聚類算法的目標是______。答案：將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點的相似度高，簇間數(shù)據(jù)點的相似度低5.在模型評估中，混淆矩陣可以用來計算______、______、______等指標。答案：準確率、召回率、F1值三、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.簡述什么是機器學習，并舉例說明其在實際生活中的應用。答案：機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。例如在電商推薦系統(tǒng)中，通過分析用戶的購買歷史、瀏覽記錄等數(shù)據(jù)，利用機器學習算法預測用戶可能感興趣的商品并進行推薦。2.請說明線性回歸模型和邏輯回歸模型的區(qū)別。答案：線性回歸模型用于預測連續(xù)型變量，其輸出是一個數(shù)值。它通過構(gòu)建輸入特征的線性組合來預測目標值。邏輯回歸模型用于分類任務，特別是二分類。它通過對輸入特征進行線性變換后，使用邏輯函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為概率值，從而判斷樣本屬于某個類別的可能性。3.簡述K均值聚類算法的基本步驟。答案：首先，隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心；然后，計算每個數(shù)據(jù)點到各個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到距離最近的聚類中心所在的簇；接著，重新計算每個簇的中心；重復上述步驟，直到聚類中心不再變化或滿足一定的終止條件。4.解釋什么是模型的泛化能力，并說明如何提高模型的泛化能力。答案：模型的泛化能力是指模型對未知數(shù)據(jù)的預測能力。提高模型泛化能力的方法有：增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模；采用正則化技術(shù)防止過擬合；選擇合適的模型復雜度；進行交叉驗證等。四、材料分析題（共20分）材料：在一個醫(yī)療數(shù)據(jù)集里，記錄了患者的年齡、癥狀、是否患有某種疾病等信息?，F(xiàn)在要構(gòu)建一個模型來預測患者是否患有該疾病。答題要求：本大題共2小題，每小題10分。請根據(jù)材料回答問題。1.請分析該問題適合采用哪種機器學習算法，并說明理由。答案：該問題適合采用邏輯回歸算法。因為邏輯回歸常用于二分類問題，能夠根據(jù)輸入的特征（年齡、癥狀等）預測患者是否患有疾?。ǘ诸惤Y(jié)果）。它可以很好地處理線性可分或近似線性可分的數(shù)據(jù)，并且計算相對簡單，對于醫(yī)療數(shù)據(jù)這種規(guī)模通常也能有效處理。同時，邏輯回歸的結(jié)果具有概率解釋性，方便醫(yī)生等人員理解患者患病的可能性。2.如果在構(gòu)建模型過程中發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差，可能是什么原因?qū)е碌模咳绾谓鉀Q？答案：可能原因：模型過擬合，在訓練集上過度擬合了噪聲，導致對測試集的泛化能力不足；數(shù)據(jù)泄露，訓練集和測試集劃分不合理，部分測試集數(shù)據(jù)被用于訓練；模型復雜度不適合，過于復雜或簡單。解決方法：對模型進行正則化處理，如L1或L2正則化，防止過擬合；重新合理劃分訓練集和測試集；調(diào)整模型復雜度，如嘗試不同的特征組合或模型結(jié)構(gòu)，通過交叉驗證選擇最優(yōu)模型。五、算法設(shè)計題（共20分）答題要求：本大題共1小題，20分。請設(shè)計一個簡單的決策樹算法來解決上述醫(yī)療數(shù)據(jù)預測疾病的問題。答案：首先，選擇一個屬性作為根節(jié)點的劃分屬性。可以計算每個屬性的信息增益或信息增益率，選擇信息增益最大或信息增益率最大的屬性。然后，對于該屬性的每個取值，將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集。接著，對每個子集遞歸地重復上述過程，構(gòu)建子樹。在構(gòu)建過程中，當子集中所有