2025年高职（大数据分析与应用）机器学习基础阶段测试题及答案

2025年高职（大数据分析与应用）机器学习基础阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（）A.监督学习不需要标注数据B.监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值C.监督学习中没有明确的目标变量D.监督学习主要用于数据聚类2.决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（）A.信息增益B.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离3.下列哪种算法不属于线性模型（）A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机D.决策树4.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响。当K值较小时，模型（）A.对噪声数据更鲁棒B.更容易受到噪声数据的影响C.泛化能力更强D.分类边界更平滑5.支持向量机的核心思想是（）A.最大化分类间隔B.最小化分类间隔C.最大化数据点到超平面的距离D.最小化数据点到超平面的距离6.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.在深度学习中，常用的激活函数不包括（）A.Sigmoid函数B.ReLU函数C.指数函数D.Tanh函数8.对于梯度下降算法，以下说法正确的是（）A.步长越大，收敛速度越快B.步长越小，收敛速度越快C.步长的选择不影响收敛速度D.步长过大可能导致无法收敛9.交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，以下不属于交叉验证的是（）A.留一法B.随机划分法C.十折交叉验证D.自助法10.以下哪种数据预处理操作可以用于处理缺失值（）A.归一化B.标准化C.填充缺失值D.数据抽样第II卷（非选择题，共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.机器学习中，数据集通常分为训练集、______和测试集。2.决策树的每个内部节点是一个______测试。3.线性回归模型的目标是找到一条直线，使得预测值与真实值之间的______最小。4.在聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______等。5.深度学习中，卷积神经网络主要用于处理______数据。三、简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，语言简洁明了。1.简述监督学习和无监督学习的区别。（5分）2.说明决策树算法中信息增益的计算方法。（5分）3.什么是支持向量机的核函数？有哪些常见的核函数？（5分）4.简述梯度下降算法的基本原理。（5分）四、综合题（共20分）材料：某数据集包含多个特征和一个目标变量，目标变量为类别型变量。现要使用决策树算法对该数据集进行分类。答题要求：根据材料回答以下问题，要求步骤清晰，逻辑连贯。1.请说明决策树算法在构建过程中如何选择划分属性？（10分）2.决策树构建完成后，如何对新的数据进行分类预测？（10分）五、算法设计题（共20分）材料：给定一个简单的数据集，包含两个特征x1和x2，以及对应的目标变量y。要求使用线性回归算法拟合一个线性模型。答题要求：设计一个线性回归算法的实现步骤，包括模型训练和预测过程。（20分）答案：1.B2.A3.D4.B5.A6.C7.C8.D9.D10.C1.验证集2.属性3.均方误差4.曼哈顿距离5.图像1.监督学习有标注数据，目标是预测输入数据的类别或数值；无监督学习无标注数据，主要用于数据聚类、降维等。2.信息增益=父节点信息熵-子节点信息熵的加权和。3.核函数用于将低维空间的数据映射到高维空间。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。4.梯度下降算法通过不断调整模型参数，使得损失函数值逐渐减小，沿着梯度的反方向移动。1.决策树构建过程中，通过计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为划分属性。信息增益越大，划分后数据集的纯度越高。2.决策树构建完成后，对于新的数据，从根节点开始，根据划分属性的值依次向下遍历，直到到达叶节点，叶节点的类别即为