2025年高职人工智能技术服务（机器学习应用）试题及答案

2025年高职人工智能技术服务（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40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2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.以下哪个算法不属于机器学习中的监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归2.机器学习中，用于评估模型泛化能力的指标是？A.准确率B.召回率C.F1值D.交叉验证得分3.下列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.可以用于求解函数的最小值C.步长越大，收敛速度越快D.可能会陷入局部最优解4.在K近邻算法中，K的取值对模型性能有重要影响，一般来说？A.K值越大，模型越复杂B.K值越小，模型越鲁棒C.合适的K值需要通过实验确定D.K值与模型性能无关5.以下哪种数据预处理方法可以用于处理数据中的缺失值？A.归一化B.标准化C.填充法D.独热编码6.支持向量机的核函数作用是？A.增加模型的复杂度B.将低维数据映射到高维空间C.提高模型的训练速度D.降低模型的泛化能力7.决策树中的信息增益是用来衡量？A.特征的重要性B.样本的纯度C.划分的优劣D.模型的准确性8.神经网络中，激活函数的作用不包括？A.引入非线性因素B.加快模型收敛速度C.增强模型的表达能力D.对神经元的输出进行变换9.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.拟牛顿法D.共轭梯度法10.在机器学习中，模型过拟合的表现是？A.训练误差大，测试误差大B.训练误差小，测试误差大C.训练误差大，测试误差小D.训练误差小，测试误差小11.聚类算法属于机器学习中的？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习第II卷（非选择题共60分）（一）填空题（每题3分，共15分）答题要求：请在每题的空格中填上正确答案。1.机器学习的基本任务包括分类、回归、聚类和______。2.线性回归模型中，通过最小化______来求解模型参数。3.随机森林是由多个______组成的集成学习模型。4.深度学习中，卷积神经网络主要用于处理______数据。5.模型评估中，除了准确率、召回率等指标，还常用______来衡量模型的稳定性。（二）简答题（每题5分，共20分）答题要求：简要回答问题，观点明确，条理清晰。1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.说明梯度下降算法的基本原理。3.解释K近邻算法的工作流程。4.简述支持向量机的最大间隔分类原理。（三）材料分析题（共15分）答题要求：阅读材料，结合所学知识回答问题。材料：在某电商平台的用户行为分析中，收集了大量用户的浏览记录、购买记录等数据。为了预测用户是否会购买某一商品，采用了机器学习方法。首先对数据进行了清洗和预处理，然后选择了决策树算法进行模型训练。经过多次实验，调整了决策树的参数，最终得到了一个预测准确率较高的模型。问题：1.请指出材料中涉及的数据预处理步骤有哪些？（5分）2.决策树算法在该案例中的作用是什么？（5分）3.为什么要对决策树的参数进行调整？（5分）（四）算法设计题（共10分）答题要求：根据题目要求设计相应的算法。请设计一个简单的线性回归算法，用于预测房价与房屋面积之间地关系。假设已知房屋面积和对应的房价数据，要求通过最小二乘法求解线性回归模型的参数。（五）综合应用题（共20分）答题要求：结合实际问题，运用所学知识进行综合分析和解答。在医疗领域，为了辅助医生诊断疾病，需要建立一个基于机器学习的诊断模型。现有一批患者的病历数据，包括症状、检查结果等信息，以及对应的疾病诊断结果。请设计一个完整的机器学习解决方案，包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估等步骤，并说明如何应用该模型进行疾病诊断。答案：1.C2.D3.C4.C5.C6.B7.C8.B9.B10.B11.B1.异常检测2.均方误差3.决策树4.图像5.方差1.监督学习和无监督学习的区别：监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注关系来预测；无监督学习无标注，需从数据中找潜在结构或规律。2.梯度下降算法的基本原理：通过计算目标函数梯度，沿梯度反方向迭代更新参数，使目标函数值减小，直至收敛到局部最优解。3.K近邻算法的工作流程：给定测试样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选择最近的K个邻居，根据K个邻居的类别进行投票，确定测试样本的类别。4.支持向量机的最大间隔分类原理：找到一个超平面将不同类样本分开，使间隔最大，间隔边界上的样本为支持向量，通过求解优化问题确定超平面参数。1.数据清洗和预处理。2.用于预测用户是否会购买某一商品。3.调整参数是为了提高模型的预测准确率，找到最优的模型表现。算法设计：设房屋面积为x，房价为y，线性回归模型为y=wx+b。通过