2025年高职人工智能（机器学习）试题及答案

2025年高职人工智能（机器学习）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40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4分，共40分。在每小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.监督学习的目标是学习一个模型，用于对新数据进行预测C.监督学习只有分类任务D.监督学习不能处理数值型数据答案：B2.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.A和B答案：D3.下列哪种算法不属于无监督学习算法（）A.K-Means算法B.支持向量机C.主成分分析D.层次聚类算法答案：B4.在神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入进行非线性变换C.加快模型的训练速度D.将输出映射到0-1之间答案：B5.关于梯度下降算法，以下说法错误的是（）A.梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数B.梯度方向是函数值下降最快的方向C.梯度下降每次迭代都能找到全局最优解D.学习率设置过大可能导致模型不收敛答案：C6.支持向量机（SVM）主要用于解决（）问题A.回归B.分类C.聚类D.降维答案：B7.以下哪个是深度学习中常用的优化器（）A.牛顿法B.随机梯度下降C.共轭梯度法D.以上都是答案：B8.在K-Means聚类算法中，K的选择通常可以通过（）来确定A.交叉验证B.经验值C.观察聚类结果的紧凑性和分离性D.以上方法都可以答案：D9.下列关于模型评估指标的说法，正确的是（）A.准确率越高，模型性能越好B.召回率和精确率是相互矛盾的指标C.F1值综合考虑了准确率和召回率D.均方误差只适用于分类模型答案：C10.集成学习中，Bagging方法的主要思想是（）A.对数据进行多次采样，训练多个模型，然后综合这些模型的结果B.对特征进行多次采样，训练多个模型，然后综合这些模型的结果C.对模型参数进行多次随机初始化，训练多个模型，然后综合这些模型的结果D.对损失函数进行多次变换，训练多个模型，然后综合这些模型的结果答案：A第II卷（非选择题共60分）11.（10分）简述机器学习中特征工程的主要内容。答案：特征工程主要包括数据清理，处理缺失值、异常值等；特征提取，从原始数据中提取有价值的特征；特征选择，挑选出最具代表性、与目标相关性高的特征；特征缩放，对特征进行归一化或标准化处理，以提高模型训练效率和性能。12.（10分）请解释什么是过拟合和欠拟合，并说明如何避免过拟合。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。欠拟合是指模型过于简单，无法很好地拟合训练数据。避免过拟合的方法有：增加训练数据；采用正则化方法，如L1和L2正则化；进行特征选择；使用合适的模型复杂度；采用早停策略等。13.（15分）已知一个简单的线性回归模型y=wx+b，现有训练数据(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，请写出使用最小二乘法求解模型参数w和b的公式推导过程。答案：首先计算预测值与真实值的误差平方和：$E=\sum_{i=1}^{n}(y_i-(wx_i+b))^2$。分别对w和b求偏导：$\frac{\partialE}{\partialw}=-2\sum_{i=1}^{n}x_i(y_i-(wx_i+b))$和$\frac{\partialE}{\partialb}=-2\sum_{i=1}^{n}(y_i-(wx_i+b))$。令偏导数为0，通过解方程组得到：$w=\frac{n\sum_{i=1}^{n}x_iy_i-\sum_{i=1}^{n}x_i\sum_{i=1}^{n}y_i}{n\sum_{i=1}^{n}x_i^2-(\sum_{i=1}^{n}x_i)^2}$，$b=\frac{\sum_{i=1}^{n}y_i-w\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}$。14.（15分）材料：在某电商平台上，有大量用户的购买记录数据，包括用户ID,商品ID,购买时间,购买金额等信息。现要根据这些数据构建一个模型，预测用户未来可能购买的商品。问题：请描述你会采用哪些机器学习方法来解决这个问题，并说明理由。答案：可以采用关联规则挖掘算法，如Apriori算法。理由是它能发现用户购买商品之间的关联关系，找出经常一起被购买的商品组合，从而预测用户未来可能购买的相关商品。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，如商品类别、价格范围等，来推荐相似的商品。还可以构建一个分类模型，如决策树或神经网络，将用户购买行为作为特征，预测用户是否会购买某一商品，进而推荐相关商品。15.（10分）材料：某公司收集了员工的工作年限、学历、薪资等数据，以及员工的离职情况（是否离职）。现在要构建一个模型来预测员工是否会离职。问题：请说明如何使用逻辑回归模型来解决这个问题。答案：首先对数据进行预处理，包括数据清理、特征编码等。将工作年限、学历等作为特征变量，离职情况作为目标变量（0表示不离职，1表示离职）。然