2025年大学（人工智能）机器学习基础测试题及答案

2025年大学（人工智能）机器学习基础测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（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）1.以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（）A.监督学习不需要给定训练数据B.监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值C.监督学习中模型的训练不需要标签信息D.监督学习只能处理分类问题2.在决策树算法中，信息增益的作用是（）A.评估特征对数据集纯度的提升程度B.决定决策树的深度C.选择最优的划分点D.以上都不对3.支持向量机（SVM）主要用于解决（）A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题4.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.线性回归算法D.高斯混合模型算法5.神经网络中的激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入数据进行非线性变换C.提高模型的收敛速度D.以上都不对6.随机森林是由多个（）组成的集成学习模型。A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.线性回归模型第II卷（非选择题共70分）（总共2题，每题10分）7.请简要阐述机器学习中模型评估的常用指标有哪些？对于分类问题和回归问题分别列举至少两个指标，并说明其含义。8.简述梯度下降算法的基本原理，并说明其在机器学习中的作用。（总共2题，每题15分）9.材料：在一个简单的二分类问题中，有以下数据集：{(1,0,0),(2,0,1),(3,1,0),(4,1,1)}，其中第一个数字为特征x，后两个数字分别为类别标签y1和y2，假设我们使用朴素贝叶斯算法进行分类。已知先验概率P(y1)=0.5，P(y2)=0.5，条件概率P(x|y1)和P(x|y2)通过对数据集的统计计算得到：P(1|y1)=0.2，P(2|y1)=0.3，P(3|y1)=0.3，P(4|y1)=0.2，P(1|y2)=0.3，P(2|y2)=0.2，P(3|y2)=0.2，P(4|y2)=0.3。问题：对于新的数据点(5,0,?)，请使用朴素贝叶斯算法计算其属于类别y1和y2的概率，并判断其类别。10.材料：某公司收集了一批员工的工作年限x和薪资y的数据，如下表所示：(1,5000),(2,6000),(3,7000),(4,8000),(5,9000)。假设我们使用线性回归模型y=ax+b来拟合这些数据。问题：请使用最小二乘法计算线性回归模型的参数a和b，并预测工作年限为6年时的薪资。（共1题，20分）11.材料：随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各个领域得到了广泛应用。例如在医疗领域，通过对大量医疗数据的学习，机器学习算法可以辅助医生进行疾病诊断；在交通领域，机器学习可以用于交通流量预测和智能驾驶等。然而，机器学习也面临一些挑战，如数据隐私问题、模型的可解释性不足等。问题：请结合材料，谈谈你对机器学习发展现状及面临挑战的理解，并阐述你认为未来机器学习可能的发展方向。答案：1.B2.A3.B4.C5.B6.A7.分类问题常用指标：准确率（预测正确的样本数占总样本数的比例）、精确率（预测为正例中实际为正例的比例）、召回率（实际为正例中被预测为正例的比例）、F1值（精确率和召回率的调和平均值）等。回归问题常用指标：均方误差（预测值与真实值之差的平方的平均值）、平均绝对误差（预测值与真实值之差的绝对值的平均值）等。8.梯度下降算法基本原理：通过不断调整模型参数，使得损失函数值沿着梯度方向逐渐减小。它在机器学习中的作用是用于求解模型的最优参数，以最小化损失函数。例如在线性回归中，通过梯度下降找到合适的斜率和截距，使预测值与真实值的误差最小。9.对于类别y1的概率：P(y1|x=5)=P(x=5|y1)P(y1)/[P(x=5|y1)P(y1)+P(x=5|y2)P(y2)]=0.20.5/(0.20.5+0.30.5)=0.2/(0.2+0.3)=0.4。对于类别y2的概率：P(y2|x=5)=P(x=5|y2)P(y2)/[P(x=5|y1)P(y1)+P(x=5|y2)P(y2)]=0.30.5/(0.20.5+0.30.5)=0.3/(0.2+0.3)=0.6。因为P(y2|x=5)>P(y1|x=5)，所以新数据点属于类别y。10.首先计算均值：x_mean=(1+2+3+4+5)/5=3，y_mean=(5000+6000+7000+8000+9000)/5=7000。a=∑[(xi-x_mean)(yi-y_mean)]/∑[(xi-x_mean)^2]=[(1-3)(5000-7000)+(2-3)(6000-7000)+(3-3)(7000-7000)+(4-3)(8000-7000)+(5-3)(9000-7000)]/[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]=100；b=y_mean-ax_mean=7000-1003=4000。所以线性回归模型为y=100x+4000。当x=6时，y=1006+4000=10000。11.机器学习发展现状：在众多领域广泛应用，取得显著成果。面临挑战：数据