2025年中职人工智能技术应用（基础算法认知）试题及答案

2025年中职人工智能技术应用（基础算法认知）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：本卷共8小题，每小题5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基础搜索算法？A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.遗传算法D.启发式搜索2.关于排序算法，下列说法正确的是？A.冒泡排序是最快的排序算法B.选择排序每次比较都要交换元素位置C.插入排序适用于数据量很大的情况D.快速排序平均时间复杂度为O(nlogn)3.以下哪个不是常见的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.关联规则挖掘4.若要处理文本数据，哪种算法常用于特征提取？A.聚类算法B.主成分分析C.词袋模型D.梯度下降算法5.在机器学习中，用于评估模型性能的指标不包括？A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量6.下列关于贪心算法的描述，错误的是？A.总是做出在当前看来最好的选择B.能保证得到全局最优解C.适用于一些最优子结构问题D.求解过程是一个多步决策过程7.哪种算法常用于图像边缘检测？A.卷积神经网络B.霍夫变换C.奇异值分解D.贝叶斯分类8.以下关于算法复杂度的说法，正确的是？A.时间复杂度为O(n²)的算法一定比O(n)的算法慢B.空间复杂度只考虑算法运行过程中占用的临时空间C.算法的时间复杂度和空间复杂度是相互独立的D.一个算法的时间复杂度可能会随着输入规模的变化而变化第II卷（非选择题共60分）9.（10分）简述深度优先搜索算法的基本思想和执行过程。10.（10分）请说明决策树算法的构建步骤以及如何进行剪枝操作。11.（10分）在处理数据时，经常会遇到数据缺失的情况。请列举至少三种处理数据缺失值的方法，并简要说明其原理。12.（15分）材料：在一个电商平台中，有大量用户的购买记录数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量等信息。现在需要分析用户的购买行为模式，以便进行精准营销。问题：请设计一个基于这些数据的分析方案，说明可以使用哪些算法来挖掘用户购买行为模式，并阐述每个算法的作用和可能得到的结果。13.（15分）材料：有一个数据集包含多个特征变量和一个目标变量，目标变量为二分类（0或1）。现在要构建一个模型来预测目标变量。问题：请详细说明如何使用逻辑回归算法来构建这个预测模型，包括模型的训练过程和如何评估模型的性能。答案：1.C2.D3.D4.C5.D6.B7.B8.D9.深度优先搜索算法的基本思想是：从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地探索，直到无法继续或达到目标节点，然后回溯到前一步，继续探索其他路径。执行过程：先将起始节点放入栈中，当栈不为空时，取出栈顶节点，若该节点是目标节点则结束；否则将其未访问的子节点放入栈中，重复上述过程。10.决策树算法构建步骤：首先选择最优特征作为根节点，然后根据该特征的不同取值将数据集划分为子集，对每个子集递归重复上述过程，直到满足停止条件（如子集内样本属于同一类等）。剪枝操作：预剪枝是在构建决策树过程中，对每个节点在划分前进行评估，若当前划分不能带来泛化性能提升则停止划分；后剪枝是在决策树构建完成后，自底向上对非叶节点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶节点能提升泛化性能则进行替换。11.方法一：删除法，直接删除包含缺失值的记录，原理是简单直接，但可能损失大量数据。方法二：均值/中位数/众数填充法，用该特征的均值、中位数或众数填充缺失值，原理是利用数据的集中趋势。方法三：回归填充法，建立该特征与其他特征的回归模型来预测缺失值，原理是利用特征间的相关性。12.可以使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法。作用是发现用户购买商品之间的关联关系，例如哪些商品经常被一起购买。结果可能得到形如“购买商品A的用户有80%也购买了商品B”这样的关联规则。还可以使用聚类算法，如K-Means算法，将用户分为不同的购买行为类别，便于针对性营销。13.逻辑回归模型训练过程：首先对数据集进行预处理，包括特征缩放等。然后定义逻辑回归模型，设置损失函数（如交叉熵损失）和优化器