高职第三学年（人工智能技术应用）机器学习基础2026年综合测试题

高职第三学年（人工智能技术应用）机器学习基础2026年综合测试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.题目：以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（）A.监督学习不需要给定训练数据的标签B.监督学习的目标是让模型学习数据中的特征分布C.监督学习主要包括分类和回归任务D.监督学习不能用于预测问题2.题目：在决策树中，信息增益的作用是（）A.衡量划分数据集后纯度的提升B.决定树的深度C.评估模型的泛化能力D.确定叶子节点的类别3.题目：下列哪种算法不属于基于距离度量的聚类算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.层次聚类算法D.朴素贝叶斯算法4.题目：对于线性回归模型，以下说法错误的是（）A.线性回归模型的目标是找到一条直线来拟合数据B.线性回归模型可以处理非线性关系C.最小二乘法是求解线性回归模型参数的常用方法D.R平方值越大，说明模型拟合效果越好5.题目：在支持向量机中，核函数的作用是（）A.将低维数据映射到高维空间B.计算数据点之间的距离C.确定支持向量的数量D.对数据进行归一化处理6.题目：以下关于神经网络的说法，错误的是（）A.神经网络由多个神经元组成B.神经元之间通过权重连接C..神经网络只能处理线性问题D.反向传播算法用于训练神经网络7.题目：在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于（）A.图像识别B.自然语言处理C.推荐系统D.强化学习8.题目：下列哪个指标可以用来评估分类模型的性能（）A.均方误差B.准确率C.召回率D.F1值9.题目：在机器学习中，交叉验证的主要目的是（）A.提高模型的训练速度B.评估模型的泛化能力C.减少数据量D.确定模型的超参数10.题目：以下哪种方法可以用于处理机器学习中的过拟合问题（）A.增加训练数据B.减少模型复杂度C.提高学习率D.增加特征数量二、多项选择题（总共５题，每题5分，每题有两个或以上正确答案，请将正确答案填入括号内）1.题目：以下属于机器学习中无监督学习算法的有（）A.主成分分析（PCA）B.支持向量机（SVM）C.聚类算法（如K-Means）D.决策树算法2.题目：在决策树构建过程中，可能会用到的分裂准则有（）A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.均方误差3.题目：对于K-Means聚类算法，以下说法正确的是（）A.需要事先指定聚类的类别数KB.初始聚类中心的选择会影响聚类结果C.算法收敛后，聚类中心不再变化D.适用于处理具有球形分布的数据4.题目：在评估回归模型时，可以使用的指标有（）A.平均绝对误差（MAE）B.均方误差（MSE）C.决定系数（R平方）D.准确率5.题目：以下哪些是深度学习中常用的优化器（）A.随机梯度下降（SGD）B.自适应矩估计（Adam）C.带动量的随机梯度下降（SGDwithMomentum）D.牛顿法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打“√”，错的打“×”）1.题目：机器学习就是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（）2.题目：监督学习中的训练数据必须包含所有可能出现的情况。（）3.题目：决策树的深度越大，模型的泛化能力越强。（）4.题目：K-Means聚类算法的聚类结果与初始聚类中心的选择无关。（）5.题目：线性回归模型只能用于预测连续型变量。（）6.题目：支持向量机中的最优分类超平面一定能将所有数据点正确分类。（）7.题目：神经网络中的神经元越多，模型的性能就越好。（）8.题目：在深度学习中，卷积层的主要作用是提取数据的特征。（）9.题目：分类模型的准确率越高，召回率也一定越高。（）10.题目：交叉验证中，K折交叉验证的K值越大，模型评估的稳定性越好。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.题目：请简要介绍一下机器学习中的分类算法，并说明它们的优缺点。2.题目：解释一下什么是模型的过拟合和欠拟合，并分别说明如何解决这两个问题。3.题目：在处理文本数据时，常用的机器学习方法有哪些？请举例说明。五、综合题（总共2题，每题15分）1.题目：假设你有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量。请设计一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、模型选择、训练和评估，以预测目标变量的值。2.题目：请描述一下卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，并说明它在图像识别中的优势。答案1.选择题答案:1.C2.A3.D4.B5.A6.C7.A8.BCD9.B10.B2.多项选择题答案:1.AC2.ABC3.ABD4.ABC5.ABC3.判断题答案:1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.√4.简答题答案：(1)分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。决策树易理解但易过拟合；支持向量机对小数据和高维数据效果好但计算复杂；朴素贝叶斯简单高效但对特征独立性要求高。(2)过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上差，可通过减少特征、简化模型、正则化等解决。欠拟合是模型在训练集和测试集上表现都差，可增加数据、增加特征、换更复杂模型解决。(3)常用方法有朴素贝叶斯用于文本分类；支持向量机可处理文本数据；神经网络如循环神经网络用于处理序列文本。5.综合题答案：(1)数据预处理包括清洗