东华大学《机器学习》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于监督学习？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.逻辑回归2.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.加快模型收敛速度D.减少模型参数3.以下关于梯度下降法的说法，错误的是（）。A.是一种迭代优化算法B.可以用于求解函数的最小值C.步长越大收敛越快D.可能会陷入局部最优解4.对于线性回归模型，其损失函数通常采用（）。A.交叉熵损失B.均方误差损失C.绝对值损失D.0-1损失5.支持向量机的核心思想是（）。A.最大化分类间隔B.最小化损失函数C.寻找最优特征子集D.进行数据降维6.在K近邻算法中，K值的选择对分类结果的影响是（）。A.K值越大，分类越准确B.K值越小，分类越准确C.K值适中时分类效果最好D.K值与分类效果无关7.以下哪种方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A.直接删除B.均值填充C.中位数填充D.以上都是8.决策树的构建过程中，选择最优划分属性的依据是（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.以上都可以9.神经网络中的反向传播算法主要用于（）。A.计算梯度B.更新参数C.前向传播D.评估模型性能10.以下关于深度学习的说法，正确的是（）。A.深度学习就是深度神经网络B.深度学习可以自动提取特征C.深度学习模型训练速度快D.深度学习不需要大量的数据二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填在括号内，漏选得3分，错选不得分）1.以下哪些属于机器学习的主要任务？（）A.分类B.回归C.聚类D.降维E.强化学习2.以下关于模型评估指标的说法，正确的有（）。A.准确率适用于分类问题B.均方误差适用于回归问题C.F1值综合考虑了查准率和查全率D.ROC曲线可以用于评估模型的性能E.以上说法都不对3.以下哪些是常用的机器学习算法库？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.KerasE.Matlab4.在数据预处理中，可能会用到的操作有（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约E.数据可视化5.以下关于深度学习模型的说法，正确的有（）。A.卷积神经网络常用于图像识别B.循环神经网络常用于处理序列数据C.生成对抗网络可以用于生成新的数据D.深度信念网络是一种无监督学习模型E.以上说法都不对三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填“√”或“×”）1.机器学习就是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（）2.监督学习中，训练数据既有特征又有标签。（）3.无监督学习的目标是发现数据中的内在结构。（）4.模型的泛化能力越强，在新数据上的表现越好。（）5.梯度下降法每次迭代都会使损失函数的值减小。（）6.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）7.K近邻算法是一种基于记忆的学习方法。（）8.决策树的深度越大，其泛化能力越强。（）9.神经网络的层数越多，模型的性能越好。（）10.深度学习模型训练时，数据量越大越好。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍一下支持向量机的工作原理，并说明其在处理非线性问题时的解决方法。2.简述梯度下降法的基本步骤，并说明如何选择合适的步长。3.请解释一下什么是模型的过拟合和欠拟合，并分别说明可以采取哪些方法来解决这两个问题。五、综合应用题（总共1题，20分）某公司收集了一批客户的相关数据，包括年龄、收入、消费频率等，希望通过机器学习算法预测客户的购买意向（分为高、中、低三个等级）。请你选择合适的算