2025年高职（人工智能技术应用）机器学习技术实务综合测试题

2025年高职（人工智能技术应用）机器学习技术实务综合测试题

（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：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法不属于监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.逻辑回归2.在机器学习中，用于评估模型泛化能力的指标是？A.准确率B.召回率C.F1值D.交叉验证得分3.梯度下降法中，步长α的作用是？A.决定每次迭代下降的方向B.决定每次迭代下降的幅度C.决定迭代的终止条件D.决定模型的复杂度4.以下关于神经网络的说法，错误的是？A.由多个神经元组成B.可以自动提取特征C.训练过程中不需要调整参数D.可用于解决复杂的模式识别问题5.对于线性回归模型，损失函数通常采用？A.均方误差B.交叉熵损失C.0-1损失D.绝对值损失6.当数据存在过拟合现象时，以下哪种方法可以缓解？A.增加训练数据B.减少模型复杂度C.增加模型复杂度D.提高学习率7.以下哪个不是常见的特征工程方法？A.数据归一化B.特征选择C.模型融合D.特征提取8.在K近邻算法中，K的取值影响？A.模型的训练速度B.模型的泛化能力C.模型的预测结果D.以上都是9.支持向量机的核心思想是？A.找到最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化数据点之间的距离D.以上都不对10.以下哪种模型属于无监督学习模型？A.朴素贝叶斯B.主成分分析C.随机森林D.神经网络第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将正确答案填写在题中的横线上。1.机器学习的主要任务包括______、______、______、______、______。2.决策树的构建过程主要包括______和______两个步骤。3.常见的集成学习方法有______和______。4.深度学习中，常用的激活函数有______、______、______。5.数据预处理的主要步骤包括______、______、______。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。简要回答问题。1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.说明梯度下降法的原理。3.什么是特征选择？有哪些常见的特征选择方法？4.解释一下模型评估中准确率和召回率的含义。四、材料分析题（共20分）材料：在一个预测客户是否会购买某产品的项目中，收集了大量客户的年龄、收入、购买历史等数据。经过数据预处理后，使用逻辑回归模型进行训练。训练完成后，对模型进行评估，得到以下结果：在测试集中，预测为购买的客户有100人，其中实际购买的有8人；预测为不购买的客户有200人，其中实际不购买的有180人。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。1.计算该模型的准确率。2.计算该模型的召回率。3.分析该模型的性能表现，并提出改进建议。五、算法设计题（共20分）答题要求：请设计一个简单的K近邻算法实现步骤，用于对给定的数据集进行分类预测。要求描述清晰，步骤合理。答案：1.C2.D3.B4.C5.A6.B7.C8.D9.A10.B1.分类、回归、聚类、降维、异常检测2.特征选择、树的生成3.随机森林、梯度提升4.Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数5.数据清洗、数据集成、数据变换1.监督学习有标注数据用于训练模型预测结果，无监督学习无标注数据用于挖掘数据内在结构。2.梯度下降法通过不断调整参数，使损失函数值沿着梯度方向下降，找到最优参数。3.特征选择是从原始特征中选择出对模型最有价值的特征。方法有：基于过滤的方法、基于模型的方法等。4.准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率是预测为正例且实际为正例的样本数占实际正例样本数的比例。1.准确率=(8+180)/(100+200)=188/300≈0.627。2.召回率=8/(8+12)=8/20=0.4。3.模型准确率一般，召回率较低。改进建议：增加训练数据量，优化特征工程