2025 年大学人工智能（机器学习）下学期期中测试卷

2025年大学人工智能（机器学习）下学期期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种算法不属于无监督学习算法？（）A.决策树B.聚类算法C.主成分分析D.自编码器2.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响，以下说法正确的是（）A.K值越大，模型越容易过拟合B.K值越小，模型越容易过拟合C.K值的大小与过拟合无关D.K值适中时，模型性能最佳3.对于线性回归模型，其目标是（）A.找到一条直线，使得所有样本点到该直线的距离之和最小B.找到一条直线，使得所有样本点到该直线的垂直距离之和最小C.找到一条直线，使得所有样本点到该直线的误差平方和最小D.找到一条直线，使得所有样本点到该直线的绝对误差和最小4.以下关于支持向量机的说法，错误的是（）A.支持向量机的目标是找到一个最优分类超平面B.支持向量机可以处理线性可分和线性不可分的数据C.支持向量机的核函数可以将低维数据映射到高维空间D.支持向量机的训练时间与样本数量无关5.神经网络中的激活函数作用是（）A.增加模型的非线性能力B.提高模型的训练速度C.减少模型的参数数量D.防止模型过拟合6.以下哪种优化算法在深度学习中应用最广泛？（）A.梯度下降B.随机梯度下降C.AdagradD.Adam7.在决策树算法中，选择最优划分属性的依据是（）A.信息增益B.信息熵C.基尼系数D.以上都是8.对于朴素贝叶斯分类器，其假设是（）A.特征之间相互独立B.特征之间存在线性关系C.特征之间存在非线性关系D.特征之间的关系不重要9.以下哪种模型可以用于处理多分类问题？（）A.逻辑回归B.支持向量机C.决策树D.以上都可以10.在机器学习中，评估模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪些算法属于监督学习算法？（）A.线性回归B.决策树C.聚类算法D.支持向量机E.主成分分析2.在模型评估中，以下哪些指标可以用于评估分类模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵损失3.以下关于深度学习的说法，正确的是（）A.深度学习是机器学习的一个分支B.深度学习主要用于处理复杂的非线性问题C.深度学习模型通常包含多个隐藏层D.深度学习的训练数据量越大，模型性能越好E.深度学习的训练时间通常较短4.对于神经网络中的反向传播算法，以下说法正确的是（）A.反向传播算法用于计算梯度B.反向传播算法可以加速模型的训练C.反向传播算法是一种优化算法D.反向传播算法可以更新模型的参数E.反向传播算法只适用于全连接神经网络5.以下哪些方法可以用于防止模型过拟合？（）A.增加训练数据量B.减少模型复杂度C.使用正则化D.提前终止训练E.增加模型层数三、判断题（总共10题，每题3分，请判断以下说法的对错，在括号内填写“√”或“×”）1.无监督学习不需要标注数据。（）2.在K近邻算法中，K值越大越能反映样本的局部特征。（）3.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）4.支持向量机的分类超平面唯一。（）5.神经网络中的神经元可以处理非线性问题。（）6.随机梯度下降每次更新参数时只使用一个样本。（）7.在决策树算法中，信息增益越大，划分效果越好。（）8.朴素贝叶斯分类器对缺失值敏感。（）9.逻辑回归模型可以直接用于多分类问题。（）10.在模型评估中，测试集的作用是评估模型的泛化能力。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述支持向量机的基本原理，并说明其如何处理线性不可分的数据。2.解释什么是梯度下降算法，并说明其在机器学习中的作用。3.请说明决策树算法的优缺点。五、综合题（总共1题，每题20分，请根据以下问题进行分析和解答）假设我们有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量。我们想要使用机器学习算法来预测目标变量。请描述你将如何选择合适的算法，并说明理由。同时，简述你在模型训练和评估过程中会采取的步骤。答案：一、单项选择题1.A2.B3.C4.D5.A6.D7.D8.A9.D10.D二、多项选择题1.ABD2.ABC3.ABCD4.AD5.ABCD三、判断题1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.√8.√9.×10.√四、简答题1.支持向量机的基本原理是找到一个最优分类超平面，将不同类别的样本分开。对于线性不可分的数据，通过核函数将低维数据映射到高维空间，使其变得线性可分，然后在高维空间中寻找最优分类超平面。2.梯度下降算法是一种迭代优化算法，用于寻找函数的最小值。在机器学习中，它通过不断调整模型的参数，使得损失函数的值逐渐减小，从而找到最优的模型参数。3.优点：决策树算法简单直观，易于理解和解释；不需要对数据进行归一化等预处理；可以处理数值型和分类型数据。缺点：容易过拟合；对数据的噪声比较敏感；在高维数据上表现较差。五、综合题首先，需要对数据集进行分析，包括数据的特征类型、分布情况、是否存在缺失值等。根据数据的特点选择合适的算法。如果数据是线性可分的，可以考虑线性模型如线性回归或逻辑回归；如果数据是非线性的，可以选择决策树、支持向量机或神经网络等。在模型训练过程中，需