中职第一学年（人工智能基础）机器学习入门2026年阶段测试题及答案

中职第一学年（人工智能基础）机器学习入门2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下关于机器学习的说法，错误的是（）A.机器学习是一门多领域交叉学科B.它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为C.机器学习就是简单的编程实现特定功能D.旨在获取新的知识或技能并重新组织已有的知识结构2.机器学习的主要任务不包括（）A.分类B.预测C.数据清理D.聚类3.在监督学习中，训练数据包含（）A.只有输入特征B.只有输出标签C.输入特征和输出标签D.既没有输入特征也没有输出标签4.决策树算法中，用于划分数据集的属性是（）A.目标属性B.条件属性C.无关属性D.以上都不是5.以下哪种算法不属于无监督学习算法（）A.K-Means算法B.朴素贝叶斯算法C.主成分分析算法D.层次聚类算法6.支持向量机（SVM）主要用于（）A.回归分析B.分类问题C.关联规则挖掘D.数据降维7.梯度下降法是用于（）A.求解机器学习模型的最优参数B.数据预处理C.模型评估D.特征选择8.以下关于模型评估指标的说法，正确的是（）A.准确率越高，模型性能一定越好B.召回率和精确率是同一个概念C.F1值综合考虑了精确率和召回率D.均方误差只适用于分类模型9.交叉验证的主要目的是（）A.增加数据量B.提高模型训练速度C.评估模型的泛化能力D.减少模型参数10.当模型出现过拟合时，以下做法正确的是（）A.增加训练数据B.减少模型复杂度C.增加模型参数D.提高学习率二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填入括号内，少选、多选、错选均不得分）1.机器学习的常见应用领域包括（）A.自然语言处理B.图像识别C.推荐系统D.数据挖掘E.游戏开发2.监督学习中的分类算法有（）A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.K-Means算法E.朴素贝叶斯算法3.无监督学习可以用于（）A.数据降维B.异常检测C.客户细分D.预测未来趋势E.文本分类4.模型评估的常用指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵损失5.防止模型过拟合的方法有（）A.正则化B.增加训练数据C.提前终止训练D.减少模型复杂度E.提高学习率三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.机器学习只能处理数值型数据。（）2.监督学习中，训练数据的输入特征和输出标签是一一对应的。（）3.决策树算法生成的决策树一定是最优的。（）4.无监督学习不需要人工标注数据。（√）5.支持向量机在处理非线性分类问题时需要进行核函数变换。（）6.梯度下降法中，学习率越大，收敛速度越快。（）7.模型评估指标中的准确率和召回率是相互矛盾的。（）8.交叉验证中，K折交叉验证的K值越大，模型评估越准确。（）9.当模型出现欠拟合时，应该增加模型复杂度。（）10.深度学习是机器学习的一个分支。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述机器学习的基本概念和主要任务。机器学习是一门多领域交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，旨在获取新知识或技能并重新组织已有知识结构。主要任务包括分类、预测、聚类、回归等，用于从数据中发现规律、模式和趋势，以解决各种实际问题。2.对比监督学习和无监督学习的区别。监督学习中训练数据包含输入特征和输出标签，模型通过学习两者关系进行预测或分类；无监督学习则没有输出标签，主要用于数据降维、聚类、异常检测等，让模型自主发现数据中的潜在结构和规律。3.说明决策树算法的工作原理。决策树算法基于树结构进行决策，通过对数据集的属性进行划分，构建决策规则。从根节点开始，根据属性值将数据集不断分裂，直到叶节点，每个叶节点对应一个类别或预测值，从而实现对新数据的分类或预测。五、案例分析题（总共2题，每题15分，请结合实际案例进行分析）1.某电商平台想要通过分析用户购买行为数据，为用户推荐商品。请你分析可以使用哪些机器学习算法来实现这个目标，并说明理由。可以使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法。它能从大量交易数据中发现商品之间的关联关系，比如用户购买了A商品后，很可能会购买B商品，从而为用户推荐相关商品。也可以使用基于内容的推荐算法，根据用户历史购买商品的特征，如类别、品牌等，推荐相似的商品。还可以采用协同过滤算法，根据用户之间的相似性，向目标用户推荐其他相似用户购买过的商品。2.一家医院收集了患者的病历数据，包括症状、诊断结果等，希望通过这些数据预测患者是否患有某种疾病。请描述如何运用机器学习来解决这个问题，包括数据预处理、选择算法、模型评估等步骤。数据预处理：清洗数据，去除缺失值、重复数据等；对症状等特征进行编码。选择算法：可采用逻辑回归算法，它简单有效，适用于二分类问题。模型评估：使用准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。通过交叉验证调整模型参数，提高模型的泛化能力，以准确预测患者是否患有该疾病。答案：一、1.C2.C3.C