2025年大学人工智能（机器学习）试题及答案

2025年大学人工智能（机器学习）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：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，每题只有一个选项符合题意)1.以下哪种算法不属于无监督学习？（）A.决策树B.聚类算法C.主成分分析D.自编码器2.梯度下降法中，学习率的作用是（）。A.决定每次迭代下降的步长B.决定算法是否收敛C.决定损失函数的大小D.决定模型的复杂度3.以下关于神经网络的说法，错误的是（）。A.神经网络由多个神经元组成B.神经元之间通过权重连接C.神经网络只能处理线性问题D.可以通过反向传播算法进行训练4.支持向量机（SVM）的主要目的是（）。A.进行分类B.进行回归C.降维D.特征提取5.以下哪个评估指标适用于分类问题？（）A.均方误差B.平均绝对误差C.准确率D.余弦相似度6.随机森林是由多个（）组成的。A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归模型7.以下哪种方法可以用于处理过拟合问题？（）A.增加数据量B.减少特征数量C.增加模型复杂度D.提高学习率8.朴素贝叶斯分类器基于（）假设。A.特征之间相互独立B.特征之间存在强相关性C.特征服从正态分布D.特征服从均匀分布9.以下哪个不是深度学习中的优化器？（）A.随机梯度下降B.AdagradC.牛顿法D.Adam10.模型评估中，交叉验证的主要作用是（）。A.提高模型训练速度B.评估模型的泛化能力C.选择最优模型参数D.减少数据量需求第II卷（非选择题共70分）11.简答题（每题10分，共20分）-简述无监督学习和监督学习的区别。-解释什么是梯度消失和梯度爆炸问题。12.论述题（15分）阐述支持向量机（SVM）的原理及在实际应用中的优势和局限性。13.材料分析题（15分）材料：在一个预测房价的任务中，使用了线性回归模型。经过训练后，得到模型的系数和截距。模型的系数为0.5，截距为10。现有一个新的样本，其特征值为20。问题：请根据线性回归模型预测该样本的房价。14.算法设计题（20分）设计一个简单的K近邻算法实现手写数字识别。要求：描述算法步骤，说明如何进行特征提取和分类决策。答案：1.A2.A3.C4.A5.C6.A7.B8.A9.C10.B11.-无监督学习：数据没有预先定义的标签，主要任务是发现数据中的结构和模式，如聚类、降维等。监督学习：数据有明确的标签，模型通过学习数据的特征与标签之间的关系进行预测，如分类、回归等。-梯度消失：在深层神经网络中，随着反向传播的进行，梯度逐渐变小，导致网络难以学习。梯度爆炸：梯度逐渐变大，使得模型参数更新过大，模型不稳定。12.支持向量机原理：寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开，使得间隔最大化。优势：在高维空间中表现良好，对小样本数据有较好的分类效果。局限性：计算复杂度较高，对核函数的选择敏感。13.根据线性回归模型y=0.5x+10，当x=20时，y=0.5×20+10=20。14.算法步骤：-特征提取：对手写数字图像进行预处理，提取其特征，如笔画的长度、角度