2025年高职第二学年（人工智能技术应用）机器学习基础理论测试题及答案

2025年高职第二学年（人工智能技术应用）机器学习基础理论测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题4分)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.线性回归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.下列关于梯度下降法的说法，错误的是（）。A.梯度下降法是一种迭代优化算法B.梯度方向是函数值下降最快的方向C.步长越大，收敛速度越快D.梯度下降法可能会陷入局部最优解4.对于线性回归模型，其损失函数通常采用（）。A.均方误差B.交叉熵损失C.绝对值损失D.Hinge损失5.支持向量机的核函数作用是（）。A.将低维数据映射到高维空间B.对数据进行归一化处理C.计算数据的相似度D.进行特征选择6.以下哪个是决策树的构建过程中会用到的方法？（）A.最大似然估计B.信息增益C.梯度提升D.随机森林7.神经网络中，激活函数的作用是（）。A.增加模型的非线性B.对输入数据进行归一化C.计算梯度D.进行特征提取8.在K近邻算法中，K值的选择对结果的影响是（）。A.K值越大，模型越复杂B.K值越小，模型越容易受到噪声影响C.K值适中时，模型性能较好D.K值的选择与模型性能无关9.以下哪种方法不属于特征工程的范畴？（）A.数据清洗B.模型评估C.特征选择D.特征缩放10.对于分类问题，当类别不平衡时，以下哪种评估指标更合适？（）A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值第II卷（非选择题，共60分）11.简答题：简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。(10分)12.简答题：解释什么是过拟合和欠拟合，并说明如何避免过拟合。(10分)13.简答题：请阐述支持向量机的基本原理，并说明其在处理非线性分类问题时的优势。(15分)14.材料分析题：材料：在一个预测房价的项目中，收集了一些房屋的面积、房间数、房龄等特征数据，以及对应的房价作为标签。使用线性回归模型进行训练，得到了如下结果：模型的均方误差为100，决定系数R²为0.8。问题：请分析该模型的性能如何？决定系数R²为0.8表示什么含义？(15分)15.材料分析题：材料：有一个数据集包含了不同客户的购买记录，包括购买金额、购买频率、客户年龄等特征。现在要构建一个模型来预测哪些客户可能会购买高价值产品。问题：请你选择一种合适的机器学习算法，并说明理由；如果使用该算法，你会如何进行特征工程？(10分)答案：1.C2.D3.C4.A5.A6.B7.A8.C9.B10.C11.监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。它的训练数据既有特征又有标签，模型通过学习这些数据来建立特征与标签之间的关系，用于预测新数据的标签。无监督学习则是从无标注数据中学习模型的机器学习问题，数据中只有特征没有标签，主要用于发现数据中的结构、模式或分组等。12.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，即模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好，模型过于简单，没有捕捉到数据中的规律。避免过拟合的方法有：增加数据量、进行正则化、采用合适的模型复杂度、使用交叉验证等。13.支持向量机的基本原理是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据分隔开，使得间隔最大化。在处理非线性分类问题时，通过核函数将低维数据映射到高维空间，从而可以找到非线性可分情况下的最优分类超平面。优势在于能够处理非线性问题，对噪声数据有较好的鲁棒性，泛化能力较强。14.该模型的均方误差为100，说明预测房价与实际房价的平均误差平方为100。决定系数R²为0.8，表示模型能够解释80%的房价变化，即模型对数据的拟合程度较好，有80%的房价波动可以由模型中的特征来解释。15.可以选择逻辑回归算法。理由是逻辑回归适用于二分类问题，能够很好地处理线性关系，计算简单且容易理解。对于特征工程