2025年大学（人工智能）机器学习模块测试试题及答案

2025年大学（人工智能）机器学习模块测试试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。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的标签B.监督学习的目标是让模型学习数据中的特征分布C.监督学习包括分类和回归等任务D.监督学习只能处理线性可分的数据答案：C2.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.欧氏距离答案：A3.支持向量机（SVM）的主要思想是（）A.寻找最大间隔超平面来分类数据B.通过核函数将低维数据映射到高维空间C.以上都是D.以上都不是答案：C4.下列哪种算法不属于无监督学习（）A.K均值聚类算法B.主成分分析算法C.朴素贝叶斯算法D.密度聚类算法答案：C5.神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加模型的非线性表达能力B.对输入数据进行归一化处理C.计算梯度下降的步长D.调整模型的权重答案：A6.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，收敛越快B.步长越小，收敛越快C.合适的步长才能保证收敛速度D.步长与收敛速度无关答案：C第II卷（非选择题共70分）7.（10分）简述机器学习中模型评估的常用指标有哪些？8.（15分）请详细说明K均值聚类算法的原理及步骤。9.（15分）什么是过拟合和欠拟合？如何解决这两个问题？10.（15分）材料：在一个电商平台上，有大量用户的购买行为数据，包括购买的商品种类、购买时间、购买金额等。现在要构建一个模型来预测用户未来可能购买的商品。问题：请你设计一个基于机器学习的解决方案，说明可以使用哪些算法，以及如何进行数据预处理和模型训练。11.（15分）材料：某医院收集了一批患者的病历数据，包括患者的症状、诊断结果、治疗方案等。希望通过这些数据构建一个模型来辅助医生进行疾病诊断。问题：请阐述如何运用机器学习技术实现这个目标，包括选择合适的算法、对数据进行处理以及模型的评估和优化。7.答案：机器学习中模型评估的常用指标有很多。对于分类问题，有准确率（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均值）、ROC曲线下的面积（AUC）等。对于回归问题，有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等。8.答案：K均值聚类算法的原理是将n个数据点划分为k个聚类，使得每个数据点属于离它最近的均值（聚类中心）所对应的聚类。步骤如下：首先随机选择k个聚类中心；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；接着重新计算每个聚类的均值，得到新的聚类中心；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。9.答案：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好，模型过于简单，没有捕捉到数据中的规律。解决过拟合问题可以采用正则化（L1、L2正则）、减少特征数量、早停等方法。解决欠拟合问题可以增加特征、使用更复杂的模型、调整模型参数等。10.答案：可以使用关联规则算法，例如Apriori算法，挖掘用户购买行为之间的关联关系。首先对数据进行清洗，去除重复和缺失值。然后将购买商品种类等数据进行编码。对于Apriori算法，设定最小支持度和最小置信度，通过逐层搜索频繁项集生成关联规则。还可以使用决策树算法，根据购买时间、金额等构建决策树模型来预测。对数据进行归一化处理，划分训练集和测试集，使用训练集训练模型，用测试集评估模型性能并调整参数。11.答案：可以选择朴素贝叶斯算法，它计算简单且有较好的分类效果。首先对病历数据进行清洗，去除无效信息。将症状等特征进行量化编码。对于朴素贝叶斯算法，根据训