2025年高职人工智能技术应用（机器学习基础）试题及答案

2025年高职人工智能技术应用（机器学习基础）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.监督学习不需要训练数据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.监督学习只能处理分类问题w2.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.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离w3.支持向量机（SVM）的主要作用是（）A.进行数据聚类B.寻找数据中的异常点C.对数据进行分类和回归D.提取数据的主成分w4.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w5.神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加网络的层数B.对输入数据进行归一化C.引入非线性因素，使网络能够处理复杂问题D.减少网络的计算量w6.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于处理（）A.图像数据B.文本数据C.时间序列数据D.结构化数据w7.以下关于梯度下降算法的说法，错误的是（）A.梯度下降是一种优化算法，用于寻找函数的最小值B.梯度方向是函数值增加最快的方向C.步长的选择对梯度下降算法的收敛速度有影响D.梯度下降算法可以用于求解线性回归模型的参数w8.随机森林算法是由多个（）组成的。A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.朴素贝叶斯分类器第II卷（非选择题共60分）w9.（10分）简述机器学习中无监督学习和监督学习的区别。w10.（15分）请描述K-Means算法的基本步骤。w11.（15分）在处理文本数据时，常常会用到词袋模型。请解释词袋模型，并说明其优缺点及适用场景。材料：有一组关于学生成绩的数据，包括语文、数学、英语成绩，以及对应的学生是否通过考试的标签。w12.（20分）基于上述材料，假设我们要建立一个模型来预测学生是否能通过考试，你会选择哪种机器学习算法？请说明理由，并简单描述该算法如何进行训练和预测。答案：w选择题答案：1.B2.A3.C4.D5.C6.A7.B8.Aw9.答案：监督学习有明确的目标变量（标签），通过已有标签的数据进行训练，学习输入与输出之间的映射关系，用于预测未知数据的标签，如分类和回归问题。无监督学习没有明确的目标变量，主要用于发现数据中的潜在结构和模式，如聚类、降维等。监督学习依赖标签信息来指导学习，无监督学习则是从数据本身的特征和分布中挖掘信息。w10.答案：K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心之间的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的聚类中心，即簇内所有点的均值；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或满足终止条件。w11.答案：词袋模型是一种将文本数据表示为向量的方法。它忽略文本中词的顺序，只关注词的出现次数。优点是简单直观，易于理解和实现。缺点是丢失了词序信息，不能很好地处理语义关系。适用场景是文本分类、主题建模等任务，对词序要求不高的场景。w12.答案：可以选择逻辑回归算法。理由：逻辑回归适用于二分类问题，能很好地处理线性可分的数据，计算效率高，模型简单易解释。训