2025年大学大四（人工智能技术）算法测试实务阶段测试题

2025年大学大四（人工智能技术）算法测试实务阶段测试题

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分)1.以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.聚类算法2.在深度学习中，用于处理图像分类任务的经典卷积神经网络是（）。A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.以上都是3.以下关于梯度下降算法的说法，错误的是（）。A.梯度下降是一种迭代优化算法B.梯度方向是函数值下降最快的方向C.步长越大，收敛速度越快D.可能会陷入局部最优解4.对于一个具有n个特征的数据集，使用线性回归模型时，模型参数的数量是（）。A.nB.n+1C.2nD.n(n+1)/25.以下哪种激活函数在神经网络中可以缓解梯度消失问题？（）A.Sigmoid函数B.Tanh函数C.ReLU函数D.Softmax函数6.在K近邻算法中，K值的选择对分类结果有重要影响，以下说法正确的是（）。A.K值越大，模型越复杂，容易过拟合B.K值越小，模型越简单，容易欠拟合C.通常需要通过交叉验证来选择合适的K值D.以上都不对7.以下哪种算法常用于处理自然语言处理中的文本分类任务？（）A.朴素贝叶斯算法B.隐马尔可夫模型C.循环神经网络D.以上都是8.在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，以下属于强化学习的要素是（）。A.状态B.动作C.奖励D.以上都是9.对于一个二分类问题，逻辑回归模型的输出值范围是（）。A.[0,1]B.(-∞,+∞)C.[-1,1]D.[0,+∞)10.以下哪种算法可以用于数据降维，减少数据的维度同时保留主要信息？（）A.PCA算法B.LDA算法C.t-SNE算法D.以上都是第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题3分，共15分）答题要求：请在横线上填写正确答案。(总共5题，每题3分)1.机器学习中，模型评估的常用指标包括准确率、召回率、F1值、______等。2.深度学习中，常用的优化器有Adam、SGD、______等。3.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则有信息增益、______、基尼指数等。4.对于时间序列数据，常用的深度学习模型有LSTM、______等。5.强化学习中，根据智能体与环境交互的方式不同，可分为基于策略的方法和基于______的方法。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。(总共2题，每题10分)1.简述支持向量机算法（SVM）的基本原理。2.请说明深度学习中卷积层的作用。四、算法设计题（每题15分，共15分）答题要求：根据题目要求设计算法，描述算法的步骤和思路。(总共1题，每题15分)材料：给定一个包含n个整数的数组，要求找出数组中的最大元素及其索引。请设计一个算法来解决这个问题。五、案例分析题（每题20分，共20分）答题要求：根据给定的案例，分析问题并提出解决方案。(总共1题，每题20分)材料：在一个电商平台上，需要对用户的购买行为进行分析，预测用户是否会购买某一特定商品。已知有历史用户购买数据，包括用户的年龄、性别、购买频率、浏览商品种类等特征，以及是否购买该商品的标签。请分析如何利用机器学习算法来解决这个问题，并说明可能用到的算法和模型评估指标。答案：一、选择题答案：1.D2.D3.C4.B5.C6.C7.D8.D9.A10.D二、填空题答案：1.精确率2.Adagrad3.信息增益率4.GRU5.价值三、简答题答案：1.支持向量机算法旨在寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点分隔开，使得间隔最大化。通过引入核函数，可以将低维数据映射到高维空间进行线性划分，从而处理非线性可分问题。2.卷积层通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征。它可以减少数据维度，提取图像等数据中的关键特征，如边缘、纹理等，同时具有共享权重的特点，大大减少了模型参数数量，提高计算效率，为后续的分类或回归等任务提供有效的特征表示。四、算法设计思路：可以遍历数组，设置一个变量记录当前最大元素及其索引，初始时将数组第一个元素作为最大元素和索引。然后依次比较数组中的其他元素，若大于当前最大元素，则更新最大元素及其索引。最后返回最大元素及其索引。五、解决方案：可以使用监督学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。将