2025年高职（人工智能应用）机器学习基础建模试题及解析

2025年高职（人工智能应用）机器学习基础建模试题及解析

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）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.监督学习不需要标签数据B.监督学习的目标是让模型学会从输入特征中预测输出标签C.监督学习只有分类任务D.监督学习不能处理连续值输出答案：B2.下列哪种算法不属于线性分类器（）A.逻辑回归B.支持向量机C.决策树D.感知机答案：C3.在决策树构建过程中，用于选择最佳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：A4.以下关于神经网络激活函数的说法，错误的是（）A.Sigmoid函数可将输出值压缩到[0,1]区间B.ReLU函数在x<0时输出为0C.Tanh函数的输出值域是(-1,1)D.激活函数可有可无答案：D5.当训练神经网络时，出现梯度消失问题，可能是因为（）A.使用了合适的激活函数B.学习率设置过大C.网络层数过深D.数据量过大答案：C6.对于K近邻算法，K值的选择对分类结果影响较大。当K值较小时，模型（）A.泛化能力强B.对噪声数据更鲁棒C.容易受到噪声影响D.分类边界更平滑答案：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，并举例说明其在分类任务和回归任务中的应用。答案：在分类任务中，常用指标有准确率（Accuracy），即预测正确的样本数占总样本数的比例；精确率（Precision），预测为正例的样本中实际为正例的比例；召回率（Recall），实际为正例的样本中被预测为正例的比例。F1值是精确率和召回率的调和平均。在回归任务中，常用指标有均方误差（MSE），衡量预测值与真实值之间的平均平方误差；平均绝对误差（MAE），预测值与真实值差值的绝对值的平均值。8.（15分）请详细描述支持向量机（SVM）的原理，包括如何寻找最优分类超平面以及核函数的作用。答案：支持向量机的目标是寻找一个最优分类超平面，将不同类别的样本分开，且使间隔最大化。通过求解一个约束优化问题来找到这个超平面。核函数的作用是将低维空间中的非线性可分问题映射到高维空间，使其变得线性可分，从而可以在高维空间中找到线性分类超平面，避免了直接在高维空间进行复杂计算。9.（15分）假设你有一个数据集，包含多个特征和一个分类标签。请描述如何使用决策树算法对该数据集进行分类，并说明决策树的剪枝策略。答案：使用决策树算法对数据集进行分类时，首先从根节点开始，根据信息增益等指标选择最佳划分属性，将数据集划分成不同的子集，每个子集对应一个子节点。然后对每个子节点重复上述过程，直到满足停止条件（如所有样本属于同一类别或达到最大深度等）。决策树的剪枝策略分为预剪枝和后剪枝。预剪枝在构建决策树过程中提前停止生长，避免过拟合；后剪枝是在决策树构建完成后，对树进行修剪，去除一些子树，以提高泛化能力。10.（15分）材料：有一个简单的数据集，包含两个特征x1和x2，以及对应的类别标签y。部分数据如下：(1,2,0),(2,3,0),(3,4,1),(4,5,1)。现在要使用线性回归模型进行拟合。问题：请写出线性回归模型的表达式，并计算该模型的参数。答案：线性回归模型的表达式为y=w0+w1x1+w2x2。通过最小二乘法来计算模型参数。设数据集有n个样本，X为特征矩阵（包含x1,x2及常数项1），y为标签向量。首先计算X的转置与X的乘积（记为XTX），以及X的转置与y的乘积（记为XTy）。然后求解方程组(XTX)w=XTy得到参数w，其中w=[w0,w1,w2]T。11.（15分）材料：在一个图像分类任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。已知训练过程中出现了模型准确率不高且训练时间过长的问题。问题：请分析可能导致这些问题的原因，并提出相应的解决措施。答案：可能导致准确率不高的原因有：网络结构不合理，如层数过少或卷积核大小不合适；数据预处理不当，如归一化不准确；训练数据不足或存在噪声。解决措施：调整网络结构，尝试不同的层数和卷积核参数；优化数据预处理方法，确保归一化等操作准确；增加训练数据，进行数据增强或收集更多标注数据