2025 年大学人工智能（算法实训）期中测试卷

2025年大学人工智能（算法实训）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3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.K-Means算法B.决策树算法C.主成分分析算法D.高斯混合模型算法2.在人工智能中，用于描述数据特征的向量被称为（）。A.模型B.样本C.特征向量D.数据集3.梯度下降算法是一种用于（）的优化算法。A.模型评估B.模型选择C.求解目标函数最小值D.数据预处理4.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5.支持向量机（SVM）主要用于（）。A.回归分析B.分类问题C.聚类分析D.降维6.以下哪个指标不是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7.在K-Means算法中，K表示（）。A.聚类的初始中心点数量B.最终聚类的类别数量C.数据点的数量D.迭代的次数8.下列哪种算法常用于处理文本数据中的情感分析？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.长短期记忆网络（LSTM）D.以上都可以9.数据归一化的目的不包括以下哪一项？（）A.加快模型训练速度B.提高模型泛化能力C.防止梯度消失D.将数据特征缩放到相同范围10.以下关于深度学习框架的说法，正确的是（）。A.TensorFlow是由Facebook开发的B.PyTorch的灵活性不如TensorFlowC.Keras是一个简单易用的深度学习框架D.以上说法都不正确二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.以下哪些属于监督学习算法？（）A.线性回归算法B.逻辑回归算法C.朴素贝叶斯算法D.随机森林算法2.人工智能中的数据预处理步骤通常包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约3.以下关于激活函数的说法，正确的有（）。A.Sigmoid函数的值域在(0,1)之间B.ReLU函数可以有效缓解梯度消失问题C.Tanh函数是一种非线性激活函数D.激活函数用于增加神经网络模型的非线性表达能力4.评估回归模型性能的指标有（）。A.均方误差（MSE）B.平均绝对误差（MAE）C.决定系数（R²）D.准确率5.以下哪些是深度学习中常用的优化器？（）A.Adam优化器B.SGD优化器C.Adagrad优化器D.RMSProp优化器三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.无监督学习不需要任何标注数据。（）2.模型的泛化能力是指模型在训练集上的表现。（）3.神经网络的层数越多，模型的性能一定越好。（）4.交叉验证是一种评估模型性能的有效方法。（）5.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）6.决策树算法对数据的分布没有要求。（）7.深度学习模型的训练过程就是调整权重的过程。（）8.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）9.特征选择可以减少数据维度，提高模型性能。（）10.梯度消失问题只会出现在深度神经网络中。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.简述K-Means算法的基本步骤。2.请说明逻辑回归算法与线性回归算法的区别。3.解释什么是过拟合和欠拟合，并说明如何解决这两个问题。五、算法设计题（总共1题，20分，请设计一个简单的算法来解决以下问题）假设你有一个数据集，包含学生的数学成绩、语文成绩和英语成绩，目标是预测学生的综合成绩（综合成绩=数学成绩0.4+语文成绩0.3+英语成绩0.3）。请设计一个简单的线性回归算法来实现这个预测，并描述算法的具体步骤。答案：一、单项选择题1.B2.C3.C4.C5.B6.D7.B8.D9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.×9.√10.×四、简答题1.K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心点；然后计算每个数据点到各个中心点的距离，将数据点划分到距离最近的中心点所在的聚类中；接着重新计算每个聚类的中心点；重复上述步骤，直到聚类结果稳定或达到设定的迭代次数。2.逻辑回归算法用于分类问题，输出是离散的类别标签，通过逻辑函数将线性回归的结果转换为概率值。线性回归算法用于预测连续值，输出是一个连续的数值。逻辑回归的目标函数是对数损失函数，线性回归的目标函数是均方误差函数。3.过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，原因是模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声。欠拟合是指模型在训练集和测试集上表现都不好，原因是模型过于简单，没有捕捉到数据中的规律。解决过拟合可以采用正则化、减少特征数量、增加数据等方法；解决欠拟合可以增加模型复杂度、增加特征数量、调整算法参数等。五、算法设计题1.算法步骤：-首先，读取数据集，将数学成绩、语文成绩和英语成绩作为特征，综合成绩作为目标变量。-对数据进行预处理，例如归一化，使特征具有相同的尺度。-初始化线性回归模型的参数，如权重和偏置。-使