2025年本科人工智能（人工智能算法）试题及答案

2025年本科人工智能（人工智能算法）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）（总共6题，每题5分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在题后的括号内）w1.以下哪种算法不属于无监督学习算法？（）A.决策树算法B.聚类算法C.主成分分析算法D.自编码器算法w2.在深度学习中，卷积神经网络（CNN）常用于以下哪种任务？（）A.图像识别B.语音识别C.自然语言处理D.强化学习w3.梯度下降算法中，步长（学习率）的选择对算法收敛速度有重要影响。以下关于步长的说法正确的是（）A.步长越大，收敛速度越快，不会出现震荡B.步长越小，收敛速度越快，不会出现震荡C.步长过大可能导致算法发散，步长过小可能导致收敛速度过慢D.步长的选择与数据分布无关w4.支持向量机（SVM）的主要目的是（）A.进行分类和回归B.提取数据的特征C.对数据进行降维D.发现数据中的异常点w5.以下哪种算法是基于概率图模型的？（）A.朴素贝叶斯算法B.随机森林算法C.梯度提升算法D.线性回归算法w6.在人工智能中，强化学习的核心要素不包括（）A.环境B.智能体C.奖励D.模型参数更新第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述无监督学习和监督学习的区别，并各举一个常见算法例子。w8.（15分）请详细说明深度学习中反向传播算法的原理。w9.（15分）在处理高维数据时，常常会遇到维度灾难问题。请阐述主成分分析（PCA）算法如何解决这一问题，并说明其主要步骤。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买频率等信息，希望通过数据分析来提高用户体验和销售业绩。w10.（20分）请设计一个基于人工智能算法的方案，利用上述购物数据来预测用户未来可能购买的商品。要求说明使用的算法类型，并简要阐述算法的实施步骤。材料：在一个医疗诊断场景中，有一批患者的病历数据，包含症状描述、检查结果等信息，同时已知患者是否患有某种疾病。需要构建一个模型来辅助医生进行疾病诊断。w11.（20分）请选择一种合适的人工智能算法来构建疾病诊断模型，并说明选择该算法的理由。详细描述模型的训练过程和评估指标。答案：w1.Aw2.Aw3.Cw4.Aw5.Aw6.Dw7.无监督学习是指在没有标签数据的情况下，让算法自动发现数据中的结构和模式。常见算法如聚类算法（K-Means），可将数据分成不同的簇。监督学习则是利用有标签的数据进行训练，使模型能够对新数据进行预测。常见算法如线性回归算法，通过输入特征预测输出值。w8.反向传播算法是用于计算神经网络梯度的方法。它从输出层开始，根据损失函数计算梯度，然后反向传播到输入层，依次更新每一层的权重。在每一层，根据前一层传来的梯度，结合当前层的激活函数及其导数，计算对本层权重的梯度。通过不断重复这个过程，使得神经网络朝着损失函数减小的方向更新权重，从而完成模型的训练。w9.主成分分析通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要特征。主要步骤包括：首先对数据进行标准化处理；然后计算协方差矩阵；接着求解协方差矩阵的特征值和特征向量；选择较大特征值对应的特征向量组成变换矩阵；最后将原始数据乘以变换矩阵得到降维后的数据。这样就解决了维度灾难问题，减少了数据的冗余和计算量。w10.可以使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法。实施步骤如下：首先对购物数据进行预处理，包括数据清洗、转换等。然后设置最小支持度和最小置信度等参数。利用Apriori算法挖掘频繁项集，即经常一起出现的商品组合。从频繁项集中生成关联规则，评估规则的置信度和支持度，筛选出有价值的规则用于预测用户未来可能购买的商品。w11.可以选择朴素贝叶斯算法。理由是它基于贝叶斯定理，计算简单且对于多分类问题有较好的效果。训练过程：首先统计每个症状在患病和未患病情况下的出现频率，计