2025年大学人工智能（机器学习）试题及答案

2025年大学人工智能（机器学习）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在题后的括号内）w1.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中的标签B.监督学习的目标是学习一个模型，用于对新数据进行预测C.监督学习只能处理分类问题D.监督学习不需要进行模型评估答案：Bw2.在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都是答案：Aw3.支持向量机（SVM）的主要思想是（）A.在高维空间中寻找一个超平面来分隔不同类别的数据B.对数据进行聚类C.进行数据降维D.以上都不对答案：Aw4.下列哪个算法不属于无监督学习算法（）A.K均值算法B.主成分分析（PCA）C.朴素贝叶斯算法D.层次聚类算法答案：Cw5.神经网络中的激活函数作用是（）A.增加模型的复杂度B.引入非线性因素C.加速模型收敛D.以上都不是答案：Bw6.梯度下降算法中，步长的选择对算法收敛的影响是（）A.步长越大收敛越快B.步长越小收敛越快C.合适的步长才能保证收敛且效率较高D.步长与收敛无关答案：Cw7.对于线性回归模型，其损失函数通常采用（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.绝对值损失D.以上都可以答案：Bw8.在机器学习中，模型的泛化能力是指（）A.模型在训练数据上的表现B.模型在新数据上的表现C.是否能处理大规模数据D.以上都不是答案：B第II卷（非选择题，共60分）w9.简述什么是机器学习，并说明机器学习的主要任务有哪些。（10分）机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习的主要任务包括分类、回归、聚类、降维、异常检测等。分类是将数据划分到不同类别；回归是预测连续值；聚类是将数据分成不同簇；降维是减少数据维度；异常检测是找出数据中的异常点。w10.请解释决策树的剪枝策略，并说明预剪枝和后剪枝的区别。（15分）决策树剪枝策略是为了防止决策树过度拟合数据，提高模型的泛化能力。预剪枝是在决策树生成过程中，对每个节点在划分前进行估计，如果当前划分不能带来泛化性能提升，则停止划分。后剪枝是先生成完整的决策树，然后自底向上对非叶节点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶节点能带来泛化性能提升，则进行替换。预剪枝操作简单、效率高，但可能欠拟合；后剪枝效果好，但计算量大。w11.材料：在一个数据集里，有关于学生的成绩数据，包括数学、语文、英语成绩，以及是否通过考试的标签。现在要构建一个模型来预测学生是否能通过考试。已知有一些分类算法可供选择，如逻辑回归、决策树、支持向量机。请分析这三种算法在处理该数据集时各自的优缺点，并说明哪种算法可能更适合。（15分）逻辑回归优点是模型简单、计算效率高，可解释性强；缺点是对数据线性关系要求高。决策树优点是直观、对数据分布适应性强；缺点是容易过拟合。支持向量机优点是在高维数据中有优势，泛化能力较好；缺点是计算复杂度高。对于该数据集，如果数据线性关系明显，逻辑回归较适合；若数据分布复杂，决策树或支持向量机更合适。综合来看，决策树相对更灵活，可能更适合此数据集。w12.材料：某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。现在希望通过这些数据挖掘出用户的购买模式和潜在需求。请描述如何使用聚类算法来完成这个任务，并说明可能用到哪些聚类算法。（10分）首先对收集到的用户购买行为数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。然后选择合适的聚类算法，如K均值算法。该算法会随机初始化K个聚类中心，将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇中，不断迭代更新聚类中心，直到聚类结果稳定。还可以使用层次聚类算法，它通过计算数据点之间的相似度，逐步合并或分裂聚类簇。通过聚类结果，可以分析不同簇用户的购买模式差异，挖掘潜在需求。w13.简述梯度下降算法的原理，并说明梯度方向与函数值变化的关系。（10分）梯度下降算法是一种迭代优化算法，用于求解函数的最小值。其原理是在函数的当前点计算梯度，梯度方向指向函数值增长最快的方向，那么负梯度方向就是函数值下降最快的方向。通过沿着负梯度方向不断移动，逐步逼近函数的最小值点。对于多元函数，梯度是一个向量，包含了函数在各个变量方向上的变化率。沿着梯度方向，函数值增加；沿着负梯度方向，函数值减小。梯度下降算法就是利用这一特性，不断调整参数，使函数值逐渐减小，最终找到最小值。答案：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类学习行为，以获取新知识或技能，重新组织已有知识结构使之不断改善自身性能。主要任务包括分类、回归、聚类、降维、异常检测等。分类划分数据到不同类别；回归预测连续值；聚类分数据成不同簇；降维减少数据维度；异常检测找数据中异常点。决策树剪枝策略防过度拟合提泛化能力。预剪枝在生成中对节点划分前估计，若不能提升则停止。后剪枝先生成完整树，再自底向上考察非叶节点，若替换能提升则替换。预剪枝简单高效但可能欠拟合，后剪枝效果好但计算量大。逻辑回归优点模型简单、计算效率高、可解释性强，缺点对数据线性关系要求高。决策树优点直观、适应数据分布强，缺点易过拟合。支持向量机优点高维数据有优势、泛化能力好，缺点计算复杂度高。此数据集若线性关系明显，逻辑回归适合；若分布复杂决策树或支持向量机合适，综合决策树更灵活可能更适合。先预处理用户购买行为数据，选聚类算法如K均值算法，随机初始化K个聚类中心，分配数据点到最近中心所属簇，迭代更新中心直到稳定。也可用层次聚类算法，计算相似度逐步合并或分裂簇。通过聚类结果分析不同簇购买模式