2025年高职（人工智能技术应用）机器学习应用试题及答案

2025年高职（人工智能技术应用）机器学习应用试题及答案

（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：本大题共10小题，每小题3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。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.逻辑回归2.在机器学习中，用于评估模型性能的指标“准确率”是指（）A.预测正确的样本数占总样本数的比例B.预测错误的样本数占总样本数的比例C.真正例占所有正例的比例D.真反例占所有反例的比例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.它通过不断调整参数来减小损失函数的值C.梯度的方向是函数值增加最快的方向D.学习率决定了每次迭代时参数更新的步长4.对于线性回归模型，其目标是找到一条直线，使得（）A.所有样本点到直线的距离之和最小B.所有样本点到直线的垂直距离之和最小C.所有样本点到直线的误差平方和最小D.所有样本点到直线的绝对误差之和最小5.以下哪个是用于处理分类问题的损失函数？（）A.均方误差损失函数B.交叉熵损失函数C.平方损失函数D.绝对值损失函数6.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响。当K值较小时，模型（）A.对噪声数据更鲁棒B.更容易受到噪声数据的影响C.分类边界更平滑D.计算复杂度更低7.支持向量机（SVM）的核心思想是（）A.找到最大间隔超平面来分隔不同类别的数据B.最小化数据点到超平面的距离C.最大化数据点到超平面的距离D.对数据进行聚类8.以下哪种方法可以用于特征选择？（）A.主成分分析B.决策树C.支持向量机D.以上都是9.在训练神经网络时，常用的优化器不包括（）A.AdamB.SGDC.RMSPropD.梯度下降10.对于多分类问题，以下哪种神经网络结构比较适合？（）A.多层感知机（MLP）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）D.生成对抗网络（GAN）第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共10小题，每小题2分。请将正确答案填在横线上。1.机器学习的主要任务包括______、______、______和______。2.监督学习中根据输出变量的类型可分为______和______。3.决策树的构建过程主要包括______和______两个步骤。4.逻辑回归模型中，通过______函数将线性回归的输出转换为概率值。5.支持向量机中，当数据线性可分时，最大间隔超平面由______确定。6.聚类算法中，常用的距离度量方法有______、______和______等。7.梯度下降算法中，更新参数的公式为______。8.神经网络中，神经元之间的连接通过______来实现信息传递。9.深度学习中，常用的激活函数有______、______和______等。10.模型评估中，除了准确率外，常用的指标还有______、______和______等。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述什么是机器学习，并举例说明其在实际中的应用。2.请解释监督学习和无监督学习的区别。3.说明决策树算法的优缺点。4.简述梯度下降算法的原理及实现步骤。四、材料分析题（共15分）材料：在某电商平台上，收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、购买金额等。现在想要构建一个模型来预测用户是否会在未来一个月内购买某类特定商品。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。每小题字数在150字到200字之间。1.请分析该问题属于哪种机器学习任务，并说明理由。2.你认为可以使用哪些特征来构建模型？请列举至少三个，并简要说明理由。3.若使用逻辑回归模型进行预测，如何评估模型的性能？五、算法设计题（共15分）答题要求：根据题目要求设计算法。请详细描述算法步骤。设计一个简单的K近邻算法实现，用于对给定的数据集进行分类。数据集包含样本的特征向量和对应的类别标签。要求：输入为测试样本的特征向量，输出为预测的类别标签。答案：第I卷答案1.C2.A3.C4.C5.B6.B7.A8.A9.D10.A第II卷答案二、填空题答案1.分类、回归、聚类、降维2.分类、回归3.特征选择、树的生成4.sigmoid5.支持向量6.欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度7.θ=θ-α∂J(θ)/∂θ8.权重9.sigmoid、ReLU、tanh10.精确率、召回率、F1值三、简答题答案1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。例如在图像识别中，通过大量图像数据训练模型，让计算机学会识别不同的物体。2.监督学习有明确的目标变量（标签），模型通过已有标签的数据进行训练，用于预测未知样本的标签。无监督学习没有预先定义的标签，主要用于发现数据中的潜在模式、结构或分组，比如聚类算法将数据分成不同的簇。3.优点：简单直观，易于理解和解释；不需要对数据做复杂的预处理；能处理数值型和类别型数据。缺点：容易过拟合；对于高维数据表现不佳；构建决策树时可能存在偏向问题。4.梯度下降算法的原理是通过不断沿着损失函数的负梯度方向更新参数，从而减小损失函数的值。实现步骤：首先初始化参数；然后计算损失函数关于参数的梯度；接着根据梯度和学习率更新参数；重复上述步骤直到损失函数收敛或达到设定的迭代次数。四、材料分析题答案1.该问题属于分类机器学习任务。因为目标是预测用户是否会购买某类特定商品，结果只有“会购买”和“不会购买”两种类别，符合分类任务的特点。2.可以使用的特征有：购买该类商品的历史次数，能反映用户对该类商品的购买倾向；最近一次购买该类商品的时间，可体现购买的时效性；购买金额，一定程度上反映用户的消费能力和对该类商品的投入。3.可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标评估逻辑回归模型的性能。准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例；精确率是预测为正例中实际为正例的比例；召回率是