2025年高职人工智能技术应用（机器学习基础）试题及答案

2025年高职人工智能技术应用（机器学习基础）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：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（）A.监督学习不需要训练数据B.监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值C.监督学习中没有明确的目标变量D.监督学习只能处理分类问题2.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则通常是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B3.支持向量机（SVM）主要用于解决（）A.回归问题B.分类问题C.聚类问题D.降维问题4.下列关于梯度下降算法的描述，错误的是（）A.梯度下降是一种迭代优化算法B.它通过不断调整参数来减小损失函数的值C.梯度下降的步长越大越好D.梯度下降可以用于求解线性回归模型的参数5.对于神经网络中的激活函数，ReLU函数的表达式是（）A.f(x)=max(0,x)B.f(x)=1/(1+e^(-x))C.f(x)=tanh(x)D.f(x)=x6.在K近邻算法中，K值的选择对算法性能有重要影响。一般来说，K值较小会导致（）A.模型复杂度降低，偏差增大B.模型复杂度增加，偏差减小C.模型复杂度降低，方差增大D.模型复杂度增加，方差减小第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题5分，共20分）答题要求：请在每题的横线上填写正确答案。1.机器学习中的模型评估指标，对于分类问题常用的有准确率、召回率、F1值等，对于回归问题常用的有______。2.朴素贝叶斯分类器基于______假设，即给定类别下各个特征之间相互独立。3.集成学习中，Bagging方法是通过对______进行有放回采样构建多个基学习器。4.深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于处理______数据。三、简答题（每题10分，共30分）答题要求：简要回答问题，要求语言简洁、条理清晰。1.简述线性回归模型的基本原理。2.什么是过拟合和欠拟合？如何避免过拟合？3.请说明随机森林算法与决策树算法的关系。四、案例分析题（共20分）材料：某电商平台收集了用户的购买历史数据，包括商品类别、购买时间、购买金额等信息，希望通过机器学习算法预测用户未来可能购买的商品类别。答题要求：请根据给定材料，回答以下问题。每个问题的题目字数150字到200字之间并留出3行空白作答区域。1.你认为可以使用哪些机器学习算法来解决这个问题？请简要说明理由。2.如果使用决策树算法，如何对数据进行预处理以提高模型性能？五、算法设计题（共20分）材料：给定一组二维数据点{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)}，要求使用简单的线性回归算法拟合一条直线。答题要求：请根据给定材料，设计线性回归算法求解直线方程y=ax+b。每个问题的题目字数150字到200字之间并留出3行空白作答区域。1.请简述求解a和b的基本步骤。2.给出具体的计算过程。答案：一、1.B2.D3.B4.C5.A6.C二、1.均方误差2.特征条件独立3.原始数据集4.图像三、1.线性回归模型假设输入特征与输出变量之间存在线性关系。通过最小化预测值与真实值之间的误差（通常使用均方误差）来确定模型的参数，即回归系数。这些参数确定了输入特征对输出的影响程度，从而建立起一个线性方程用于预测。2.过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，模型过于复杂，包含了过多的噪声和细节。欠拟合则是模型过于简单，无法捕捉数据中的规律。避免过拟合可采用正则化、减少特征数量、增加训练数据、使用集成学习等方法。3.随机森林算法是基于决策树算法发展而来的。它通过对原始数据集进行有放回采样，构建多个决策树。在预测时，综合多个决策树的结果进行判断。随机森林在一定程度上减少了决策树的过拟合问题，提高了模型的稳定性和泛化能力。四、1.可以使用决策树算法，它能根据用户购买历史数据的特征进行分类决策，找出数据中的规律来预测未来购买商品类别。也可使用朴素贝叶斯算法，基于特征独立性假设，计算给定特征下不同商品类别的概率进行预测。还能用K近邻算法，通过计算与已知购买记录的相似度来预测。2.对数据进行预处理，首先检查缺失值，可采用均值填充等方法补充缺失数据。然后对商品类别进行编码，将其转换为数值型数据便于算法处理。接着对购买时间进行特征提取，比如提取时间间隔等特征。最后进行数据归一化处理，使不同特征的尺度一致，提高决策树算法的性能。五、1.首先计算x和y的均值，然后计算x与均值的差值以及y与均值的差值，接着计算这两个差值的乘积和x差值的平方和，根据公式a=差值乘积和/差值平方和，b=y均值-ax均值，从而得到a和b的值。2.计算x均值=(1+2+3+4+5)/5=3，y均值=(2+3+4+5+6)/5=4。x差值分别为-2,-1,0,1,2，y差值分别为-2,-1,0,1,2。差值乘积和为(-2)