2025年机器学习与数据科学课程期末考试试卷及答案

2025年机器学习与数据科学课程期末考试试卷及答案一、机器学习基础知识

要求：掌握机器学习的基本概念、算法和模型。

1.以下哪项不是机器学习的基本类型？

a.监督学习

b.无监督学习

c.强化学习

d.深度学习

2.在线性回归中，如果目标是预测房价，以下哪项描述不正确？

a.因变量为房价

b.自变量为房屋特征

c.使用最小二乘法进行回归

d.需要考虑线性关系

3.请简述支持向量机（SVM）的核心思想。

4.什么是神经网络？请简述其工作原理。

5.请简述交叉验证在机器学习中的应用及其优势。

6.什么是贝叶斯网络？请简述其在机器学习中的应用。

二、数据预处理与特征工程

要求：了解数据预处理与特征工程的方法及其重要性。

1.在数据预处理过程中，以下哪项操作不是必要的？

a.缺失值处理

b.异常值处理

c.数据标准化

d.特征选择

2.什么是特征工程？请举例说明其作用。

3.请简述以下特征选择方法的原理：信息增益、卡方检验。

4.数据降维的方法有哪些？请分别说明其优缺点。

5.在特征工程中，如何处理分类变量？

6.什么是数据标准化？请简述其目的和计算方法。

三、常见机器学习算法

要求：掌握常见机器学习算法的基本原理和实现方法。

1.以下哪项不是决策树的特点？

a.自底向上的递归构建

b.使用熵或基尼指数进行特征选择

c.具有很好的泛化能力

d.可用于回归和分类问题

2.请简述以下聚类算法的原理：K-Means、层次聚类。

3.什么是支持向量回归（SVR）？请简述其在回归问题中的应用。

4.在文本分类任务中，以下哪种特征提取方法不是常用的？

a.TF-IDF

b.词袋模型

c.词嵌入

d.主题模型

5.请简述以下分类算法的原理：朴素贝叶斯、随机森林。

6.在处理不平衡数据时，以下哪种过采样方法不是常用的？

a.重采样

b.负样本生成

c.特征工程

d.线性插值

四、数据科学实践与案例分析

要求：运用所学知识解决实际问题，了解数据科学在实际项目中的应用。

1.请简述数据科学项目的基本流程。

2.在数据分析过程中，如何选择合适的统计方法？

3.请简述以下案例：某电商网站用户购买行为的预测。包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等步骤。

4.请简述以下案例：某金融机构欺诈检测。包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等步骤。

5.在实际项目中，如何进行模型解释与可视化？

6.请简述数据科学在实际应用中面临的挑战及应对策略。

本次试卷答案如下：

一、机器学习基础知识

1.d.深度学习

解析：深度学习是机器学习的一个子领域，而机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习三种基本类型。

2.c.使用最小二乘法进行回归

解析：在线性回归中，最小二乘法是一种常用的回归方法，用于寻找最优的回归系数。

3.支持向量机（SVM）的核心思想是找到最佳的超平面，使得正负样本点到该超平面的距离最大化，从而实现分类。

4.神经网络是一种模拟人脑神经元连接的数学模型，通过前向传播和反向传播算法来学习数据中的规律。

5.交叉验证是一种评估机器学习模型泛化能力的方法，通过将数据集划分为多个子集，轮流使用子集作为测试集，其余作为训练集，从而评估模型在不同数据上的表现。

6.贝叶斯网络是一种概率图模型，通过有向无环图来表示变量之间的条件依赖关系，常用于不确定性推理和决策。

二、数据预处理与特征工程

1.c.数据标准化

解析：数据标准化是数据预处理的一种方法，但并非所有情况下都是必要的，比如某些算法对特征的范围不敏感。

2.特征工程是对数据进行变换、选择或构造，以提高模型性能的过程。例如，通过提取文本数据中的关键词来提高文本分类模型的准确性。

3.信息增益是一种特征选择方法，通过比较不同特征的信息量差异来选择特征。卡方检验是一种基于假设检验的特征选择方法，用于检测特征与目标变量之间的相关性。

4.数据降维的方法包括主成分分析（PCA）、t-SNE、LDA等。PCA通过寻找最大方差的方向来降维，t-SNE通过将高维数据映射到低维空间来降低维度，LDA通过投影数据到目标维度来保持类内距离最小、类间距离最大。

5.在特征工程中，分类变量可以通过独热编码、标签编码或树形编码等方法处理。

6.数据标准化是将数据缩放到一个固定范围的方法，如0到1或-1到1，以消除不同特征量纲的影响。

三、常见机器学习算法

1.c.具有很好的泛化能力

解析：决策树是一种非参数模型，其泛化能力依赖于树的复杂度，通常需要剪枝等操作来提高泛化能力。

2.K-Means聚类算法通过迭代计算每个数据点的聚类中心，并将数据点分配到最近的聚类中心，从而实现聚类。层次聚类算法通过合并或分裂聚类来实现聚类。

3.支持向量回归（SVR）是一种回归算法，通过寻找最佳的超平面来拟合数据，并允许数据点在超平面上有一定的偏差。

4.主题模型是一种用于文档主题发现的概率模型，如LDA，它通过寻找文档中频繁出现的词组来揭示主题。

5.朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树并合并它们的预测结果来提高准确性。

6.在处理不平衡数据时，常用的过采样方法包括重采样和负样本生成，而特征工程和线性插值不是常用的过采样方法。

四、数据科学实践与案例分析

1.数据科学项目的基本流程包括：问题定义、数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估、模型部署等步骤。

2.在数据分析过程中，选择合适的统计方法需要考虑数据的分布、样本量、变量类型等因素。例如，对于正态分布的连续变量，可以使用t检验或方差分析；对于非正态分布的变量，可以使用非参数检验。

3.案例一：数据收集可能包括用户购买记录、产品信息等；数据预处理可能包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等；特征工程可能包括提取用户购买频率、产品类别等特征；模型选择可能包括逻辑回归、决策树等；模型评估可能包括准确率、召回率、F1分数等指标。

4.案例二：数据收集可能包括交易记录、用户信息等；数据预处理可能包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等；特征工程可能包括提取交易金额、用户行为等特征；模型选择可能包括逻辑回归、支持向量