北京警察学院《机器学习》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………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近邻算法B.聚类算法C.主成分分析算法D.决策树算法2.在机器学习中，模型评估的指标不包括以下哪项（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量3.下列关于线性回归模型的说法，错误的是（）A.线性回归模型是一种监督学习模型B.线性回归模型的目标是找到一条直线来拟合数据C.线性回归模型只能处理线性关系的数据D.线性回归模型通过最小化损失函数来确定模型参数4.对于分类问题，以下哪种激活函数适合用于输出层（）A.Sigmoid函数B.ReLU函数C.Tanh函数D.Softmax函数5.以下关于梯度下降算法的描述，正确的是（）A.梯度下降算法只能用于线性模型B.梯度下降算法是一种无监督学习算法C.梯度下降算法通过不断迭代更新模型参数，使得损失函数逐渐减小D.梯度下降算法的步长越大，收敛速度越快6.在K近邻算法中，K的取值对模型的影响是（）A.K值越大，模型越容易受到噪声的影响B.K值越小，模型越容易受到噪声的影响C.K值的大小与模型受噪声影响无关D.K值越大，模型的泛化能力越强7.以下哪种方法不属于特征选择的方法（）A.主成分分析B.决策树C.支持向量机D.信息增益8.对于深度学习模型，以下哪种优化器在训练过程中收敛速度最快（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam9.在机器学习中，交叉验证的主要目的是（）A.提高模型的训练速度B.评估模型的泛化能力C.减少模型的参数数量D.增加数据的多样性10.以下关于支持向量机的说法，错误的是（）A.支持向量机是一种分类算法B.支持向量机通过寻找最大间隔超平面来进行分类C.支持向量机只能处理线性可分的数据D.支持向量机的核函数可以将低维数据映射到高维空间二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.以下哪些属于机器学习的应用领域（）A.图像识别B.自然语言处理C.推荐系统D.数据分析E.机器人控制2.下列关于决策树算法的说法，正确的有（）A.决策树算法是一种监督学习算法B.决策树算法通过构建树结构来进行决策C.决策树算法容易产生过拟合现象D.决策树算法可以处理数值型和分类型数据E.决策树算法的决策过程是基于信息增益或信息增益率3.对于神经网络模型，以下哪些是常用的优化方法（）A.随机梯度下降B.动量法C.AdagradD.RMSPropE.Adam4.在特征工程中，以下哪些方法可以用于特征提取（）A.主成分分析B.奇异值分解C.离散傅里叶变换D.小波变换E.独热编码5.以下关于聚类算法的说法，正确的有（）A.聚类算法是一种无监督学习算法B.聚类算法的目标是将数据划分为不同的簇C.常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类等D.聚类算法的性能评估指标包括簇内距离、簇间距离等E.聚类算法不需要预先知道数据的类别标签三、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.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（）2.监督学习中的目标变量是离散的，称为分类问题；目标变量是连续的，称为回归问题。（）3.无监督学习不需要对数据进行标注，其目标是发现数据中的潜在结构和模式。（）4.在深度学习中，神经网络的层数越多，模型的性能就一定越好。（）5.梯度下降算法中，步长的选择对算法的收敛速度和结果没有影响。（）6.决策树算法在构建过程中，会优先选择信息增益大的特征进行分裂。（）7.支持向量机在处理非线性可分数据时，通过核函数将数据映射到高维空间，从而找到最优分类超平面。（）8.聚类算法中，K均值聚类算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）9.特征选择的目的是去除无关特征和冗余特征，提高模型的训练效率和泛化能力。（）10.在模型评估中，准确率和召回率是相互独立的指标，不能同时提高。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍线性回归模型的基本原理，并说明如何使用梯度下降算法求解线性回归模型的参数。2.简述决策树算法的构建过程，并说明如何进行决策树的剪枝操作。3.什么是支持向量机？请说明支持向量机的基本原理以及核函数的作用。五、综合题（总共2题，每题20分）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个目标变量。请设计一个完整的机器学