2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)（機器學(xué)習(xí)）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(xué)習(xí)中監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法，正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要給定標(biāo)簽數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是預(yù)測輸入數(shù)據(jù)的類別或數(shù)值C.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理分類問題D.監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要訓(xùn)練模型答案：B2.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.余弦相似度D.歐氏距離答案：A3.支持向量機（SVM）的主要思想是（）A.尋找最大間隔超平面來劃分?jǐn)?shù)據(jù)B.對數(shù)據(jù)進行聚類C.構(gòu)建決策樹D.進行數(shù)據(jù)降維答案：A4.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K-Means算法B.主成分分析（PCA）C.樸素貝葉斯算法D.層次聚類算法答案：C5.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)B.對神經(jīng)元的輸入進行非線性變換C.計算梯度D.減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)答案：B6.梯度下降法是用于（）A.求解線性方程組B.優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)C.進行數(shù)據(jù)預(yù)處理D.評估模型性能答案：B7.以下關(guān)于交叉驗證的說法，錯誤的是（）A.可以有效避免過擬合B.常用的有K折交叉驗證C.每次驗證都會使用所有數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.能更準(zhǔn)確地評估模型的泛化能力答案：C8.隨機森林是由多個（）構(gòu)成的。A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯分類器答案：A9.對于回歸問題，常用的損失函數(shù)是（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.0-1損失函數(shù)D.絕對值損失函數(shù)答案：B10.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理操作可以用于處理缺失值（）A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.填充缺失值D.數(shù)據(jù)采樣答案：C第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每空2分，共10分）答題要求：請在橫線上填寫正確的答案。1.機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、______和測試集。答案：驗證集2.K-Means算法中，K表示______。答案：聚類的簇數(shù)3.深度學(xué)習(xí)中，常用的優(yōu)化器有Adam、______等。答案：SGD（隨機梯度下降）（答案不唯一，合理即可）4.樸素貝葉斯算法基于______假設(shè)。答案：特征條件獨立5.數(shù)據(jù)降維的方法有主成分分析、______等。答案：奇異值分解（SVD）（答案不唯一，合理即可）三、簡答題（每題10分，共30分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰，邏輯連貫。1.請簡述什么是機器學(xué)習(xí)，并說明其主要任務(wù)。機器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)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。主要任務(wù)包括分類、回歸、聚類、降維、異常檢測等。分類是將數(shù)據(jù)劃分到不同類別；回歸是預(yù)測數(shù)值型目標(biāo)變量；聚類是將數(shù)據(jù)分成不同的簇；降維是減少數(shù)據(jù)的維度；異常檢測是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點。2.解釋決策樹的剪枝策略及其作用。決策樹剪枝策略分為預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝是在決策樹生成過程中，對每個節(jié)點在劃分前進行估計，如果當(dāng)前節(jié)點的劃分不能帶來泛化性能提升，則停止劃分并將當(dāng)前節(jié)點標(biāo)記為葉節(jié)點。后剪枝是先從訓(xùn)練集生成一棵完整的決策樹，然后自底向上地對非葉節(jié)點進行考察，若將該節(jié)點對應(yīng)的子樹替換為葉節(jié)點能帶來泛化性能提升，則將該子樹替換為葉節(jié)點。剪枝的作用是防止決策樹過擬合，提高決策樹的泛化能力，避免模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好但在測試集上表現(xiàn)很差的情況。3.簡述支持向量機（SVM）在處理線性可分?jǐn)?shù)據(jù)和線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)時的區(qū)別與聯(lián)系。在處理線性可分?jǐn)?shù)據(jù)時，SVM尋找一個最大間隔超平面將兩類數(shù)據(jù)完全分開，使得間隔最大化，從而實現(xiàn)最優(yōu)分類。對于線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)，SVM通過引入核函數(shù)，將低維空間中的線性不可分問題映射到高維空間，使其在高維空間中變?yōu)榫€性可分，然后再尋找最大間隔超平面進行分類。兩者的聯(lián)系在于都是基于最大間隔超平面的思想，目標(biāo)都是找到最優(yōu)的分類邊界，只不過線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)需要借助核函數(shù)來提升到高維空間進行處理。四、綜合題（每題15分，共30分）答題要求：結(jié)合所學(xué)知識，對題目進行詳細(xì)分析和解答。1.給定一個數(shù)據(jù)集，包含以下特征：年齡、收入、是否有房、是否有車，目標(biāo)變量是是否購買保險（0表示不購買，1表示購買）。請設(shè)計一個簡單的機器學(xué)習(xí)模型來解決這個二分類問題，并說明選擇該模型的理由?？梢赃x擇邏輯回歸模型。理由如下：邏輯回歸是一種簡單的線性分類模型，適用于二分類問題。對于給定的這些特征，邏輯回歸能夠很好地處理線性關(guān)系。它通過對輸入特征進行線性組合，然后經(jīng)過邏輯函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為概率值，從而判斷是否購買保險。邏輯回歸模型訓(xùn)練速度快，易于實現(xiàn)和理解，并且在處理這種具有一定線性關(guān)系的二分類問題上表現(xiàn)穩(wěn)定，能夠給出較為合理的分類結(jié)果。同時，邏輯回歸還可以計算特征的重要性，幫助我們了解各個因素對是否購買保險的影響程度。2.現(xiàn)有一個圖像數(shù)據(jù)集，包含貓和狗的圖片。請描述一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行圖像分類的方法，并說明CNN中卷積層、池化層和全連接層的作用。使用CNN進行圖像分類的方法如下：首先將圖像數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，如歸一化等操作。然后構(gòu)建CNN模型，包括多個卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在圖像上滑動，提取圖像的局部特征，不同的卷積核可以提取不同類型的特征。池化層對卷積層輸出的特征圖進行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，同時保留重要特征，防止過擬合。全連接層將池化層輸出的特征進行整合，通過線性變換和激活函數(shù)，最終輸出分類結(jié)果，判斷圖像是貓還是狗。卷積層的作用是提取圖像的特征；池化層的作用是減少數(shù)據(jù)量，保留主要特征，降低計算量和防止過擬合；全連接層的作用是將提取的特征進行整合，得到最終的分類結(jié)果。五、材料分析題（10分）答題要求：認(rèn)真閱讀材料，結(jié)合所學(xué)知識，回答問題。材料：在某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)部分用戶在瀏覽商品后很快就下單購買，而另一些用戶則會瀏覽很多商品后才下單。通過對這些用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)一些特征與用戶下單時間相關(guān)，如用戶的購買頻率、瀏覽歷史、商品類別偏好等。現(xiàn)在需要構(gòu)建一個模型來預(yù)測用戶下單的時間間隔。請根據(jù)上述材料，回答以下問題：1.這個問題屬于機器學(xué)習(xí)中的哪種任務(wù)？2.你認(rèn)為可以使用哪些算法來解決這個問題？請簡要說明理由。1.這個問題屬于機器學(xué)習(xí)中的回歸任務(wù)，因為目標(biāo)是預(yù)測用戶下單的時間間隔，是一個數(shù)值型的預(yù)測問題。2.可以使用線性回歸算法。線性回歸可以對具有線性關(guān)系的變量進行建模，對于用戶的購買頻率、瀏覽歷史、商品類別偏好等特征與下單時間間隔之間可能存在的線性關(guān)系能夠較好地擬合，通過建立線性方程來預(yù)測下