2025年高职人工智能技术应用（机器学习应用）试题及答案

2025年高职人工智能技术应用（机器学习应用）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10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项填涂在答题卡相应位置。）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.监督学习只能处理分类问题D.监督学习不需要训练模型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.基尼系数C.均方误差D.以上都是w3.支持向量机（SVM）的主要作用是（）A.数据降维B.分类和回归C.数据聚类D.特征提取w4.以下哪种算法不属于无监督学习算法（）A.K均值聚类算法B.主成分分析算法C.决策树算法D.高斯混合模型算法w5.神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对神经元的输入进行非线性变换C.加快模型的训练速度D.防止模型过拟合w6.在梯度下降算法中，步长的选择对算法收敛速度的影响是（）A.步长越大，收敛速度越快B.步长越小，收敛速度越快C.步长适中时收敛速度最快D.步长与收敛速度无关w7.随机森林算法是基于（）A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.聚类算法w8.以下关于模型评估指标的说法，错误的是（）A.准确率适用于分类问题B.均方误差适用于回归问题C.F1值越高，模型性能越差D.ROC曲线可以用于评估分类模型的性能w9.当模型出现过拟合现象时，可以采取的措施是（）A.增加训练数据B.减少模型复杂度C.增加模型复杂度D.提高学习率w10.以下哪个不是机器学习中常用的特征选择方法（）A.主成分分析B.信息增益C.岭回归D.卡方检验第II卷（非选择题共70分）w11.（10分）简述机器学习中分类算法和回归算法的区别。w12.（15分）请详细说明K均值聚类算法的原理及步骤。w13.（15分）给定以下数据集：{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)}，使用线性回归模型拟合该数据，求回归方程。材料：在一个图像识别任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。训练数据包含1000张猫和狗的图片，其中猫的图片500张，狗的图片500张。经过多次迭代训练后，模型在测试集上的准确率为80%。w14.（15分）分析该卷积神经网络在图像识别任务中的表现，并提出可能的改进措施。材料：某电商平台收集了用户的购买记录、浏览记录等数据，希望通过机器学习算法预测用户的购买行为，以便进行精准营销。w15.（15分）请设计一个基于机器学习的用户购买行为预测方案，包括使用的算法、数据预处理步骤等。答案：w1.Bw2.Aw3.Bw4.Cw5.Bw6.Cw7.Aw8.Cw9.Bw10.Cw11.分类算法用于预测离散的类别标签，比如判断邮件是否为垃圾邮件等；回归算法用于预测连续的数值，比如预测房价等。分类算法的输出是类别，回归算法的输出是数值。分类算法评估指标常用准确率、召回率等，回归算法常用均方误差等。w12.原理：根据数据点之间的相似度将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇的数据点相似度低。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聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的中心；重复上述步骤直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。w13.设线性回归方程为y=ax+b。先计算均值：x均值=(1+2+3+4+5)/5=3，y均值=(2+3+4+5+6)/5=4。计算a：分子为[(1-3)(2-4)+(2-3)(3-4)+(3-3)(4-4)+(4-3)(5-4)+(5-3)(6-4)]=10，分母为[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]=10，所以a=1。再计算b：b=y均值-ax均值=4-13=1。回归方程为y=x+1。w14.表现分析：80%的准确率表明模型有一定的识别能力，但仍有提升空间。改进措施：增加训练数据量，可能提高模型泛化能力；优化网络结构，比如调整卷积层和池化层参数；采用数据增强技术，如旋转、翻转图片等增加数据多样性；尝试不同优化算法，如Adam等，可能加快收敛速度提高准确率。w15.算法选择：可以使用决策树算法，它能处理多种类型数据且可解释性强。数据预处理步骤：清洗数据，去除重复