2026年中职第三学年（人工智能技术应用）机器学习入门综合测试题及答案

2026年中职第三学年（人工智能技术应用）机器学习入门综合测试题及答案

（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，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪个不是机器学习的常见任务类型？（）A.分类B.回归C.数据可视化D.聚类2.在监督学习中，训练数据包含（）。A.特征和标签B.只有特征C.只有标签D.都不包含3.决策树算法中，用于划分节点的属性是基于（）。A.信息增益B.方差C.均值D.标准差4.线性回归模型主要用于（）。A.分类问题B.预测连续值C.聚类D.降维5.支持向量机的核心思想是（）。A.找到最大间隔超平面B.最小化误差C.最大化特征数量D.聚类数据6.以下哪种算法属于无监督学习？（）A.K近邻算法B.朴素贝叶斯算法C.主成分分析算法D.逻辑回归算法7.神经网络中的神经元通过（）传递信息。A.权重B.阈值C.激活函数D.以上都是8.梯度下降法是用于（）。A.求解模型参数B.评估模型性能C.选择特征D.数据预处理9.交叉验证的主要目的是（）。A.增加数据量B.评估模型泛化能力C.加快训练速度D.选择最优算法10.以下哪个不是模型评估的指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或以上正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.机器学习的主要应用领域包括（）。A.自然语言处理B.图像识别C.推荐系统D.数据挖掘2.监督学习的算法有（）。A.决策树B.K近邻算法C.支持向量机D.聚类算法3.数据预处理包括（）步骤。A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约4.模型评估指标中，与分类问题相关的有（）。A.准确率B.均方误差C.召回率D.F1值5.以下属于深度学习模型的有（）。A.卷积神经网络B.循环神经网络C.多层感知机D.决策树三、判断题（总共10题，每题2分，请在括号内打“√”或“×”）1.机器学习就是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（）2.无监督学习不需要标签数据。（）3.决策树只能处理数值型数据。（）4.线性回归模型中，系数越大，对预测结果影响越小。（）5.支持向量机对数据分布敏感。（）6.K近邻算法中，K值越大，模型越复杂。（）7.神经网络可以自动提取数据特征。（）8.梯度下降法中，步长越大，收敛速度越快。（）9.交叉验证中，折数越多，评估结果越准确。（）10.模型评估指标中，F1值是准确率和召回率的调和平均值。（）四、简答题（总共3题，每题每题10分，请简要回答问题）1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.说明决策树算法的基本原理和构建过程。3.解释梯度下降法在求解线性回归模型参数中的作用。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，详细回答问题）1.假设你要构建一个简单的垃圾邮件分类模型，使用朴素贝叶斯算法，请说明步骤和原理。2.给定一个数据集，包含特征X和标签Y，简述如何使用K近邻算法进行分类预测，并说明如何选择合适的K值。答案：一、选择题1.C2.A3.A4.B5.A6.C7.D8.A9.B10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ACD5.ABC三、判断题1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.√四、简答题1.监督学习有标签数据，用于预测和分类；无监督学习无标签，用于发现数据内在结构和规律。2.基于信息增益等选择最优属性划分节点，递归构建树，直到满足停止条件。3.通过不断调整参数使损失函数最小，从而找到最优参数值。五、综合题1.步骤：计算先验概率和条件概率，根据贝叶斯公式计算后验概率进行分类。原理：利用贝叶斯定理，结合先验