2025年高职人工智能技术应用（机器学习入门）试题及答案

2025年高职人工智能技术应用（机器学习入门）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）（总共6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标签D.监督学习只能处理分类问题答案：Bw2.在决策树算法中，信息增益是用来（）A.计算特征的重要性B.划分数据集C.确定决策树的深度D.评估模型的准确性答案：Aw3.以下哪种算法不属于聚类算法（）A.K-MeansB.DBSCANC.支持向量机D.层次聚类答案：Cw4.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.0-1损失D.绝对值损失答案：Bw5.神经网络中的激活函数作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入进行非线性变换C.提高模型的收敛速度D.减少模型的参数数量答案：Bw6.模型评估中，以下哪个指标用于衡量分类模型的精确率（）A.召回率B.F1值C.准确率D.真正例率答案：C第II卷（非选择题共共70分）w7.简述机器学习的基本概念，并列举三种常见的机器学习任务类型。（10分）机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学以及计算机科学等多门学科。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。常见的机器学习任务类型有：分类任务，比如判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件；回归任务，例如预测房价；聚类任务，像将客户按照不同特征进行分组。w8.请详细说明K-Means算法的原理和步骤。（15分）K-Means算法是一种聚类算法。原理是将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点相似度高，簇间数据点相似度低。步骤如下：首先随机选择K个初始聚类中心；然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离，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中心，即簇内所有数据点的均值；不断重复上述分配和计算中心的过程，直到聚类中心不再变化或满足一定的终止条件。w9.材料：有一个关于预测学生考试成绩的数据集，包含学生的学习时间、平时作业成绩、课堂表现等特征，以及对应的考试成绩标签。问题：请你选择一种合适的机器学习算法来处理这个数据集，并说明理由。（15分）可以选择线性回归算法。因为线性回归适用于预测连续型变量，考试成绩是连续的数值。该算法可以建立学习时间、平时作业成绩、课堂表现等特征与考试成绩之间的线性关系模型。通过对已有数据的学习和训练，可以得到一个线性方程，用于预测新学生的考试成绩。它简单易懂，计算效率较高，能较好地处理这种具有线性关系的预测问题。w10.材料：在一个图像分类任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练，训练过程中发现模型准确率一直无法提升。问题：请分析可能导致这种情况的原因，并提出相应的解决方法。（20分）可能原因及解决方法如下：原因一：数据量不足。解决方法是增加训练数据，可以通过收集更多图像、数据增强等方式扩充数据集。原因二：模型结构不合理。比如网络层数过少或过多。解决方法是尝试调整网络结构，如增加卷积层、池化层等，或者使用预训练模型进行微调。原因三：学习率设置不当。解决方法是尝试不同的学习率，通过调整学习率来找到模型收敛且准确率提升的合适值。原因四：训练时间不够。解决方法是延长训练时间，观察模型准确率的变化情况。w11.请阐述支持向量机（SVM）的核心思想，并说明其在解决分类问题时的优势。（20分）支持向量机的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点正确分开，并且使间隔最大化。在解决分类问题时，它的优势在于：对于线性可分的数据，能找到唯一的最优分类超平面；对