2025年高职人工智能技术应用（智能算法基础）试题及答案

2025年高职人工智能技术应用（智能算法基础）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40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4分，共40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机器学习中的监督学习算法？A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.聚类算法2.在梯度下降算法中，学习率的作用是？A.决定每次迭代时参数更新的步长B.决定算法是否收敛C.决定损失函数的大小D.决定模型的复杂度3.对于线性回归模型，其目标是？A.找到一条直线，使所有样本点到直线的距离之和最小B.找到一条直线，使所有样本点到直线的垂直距离之和最小C.找到一条直线，使所有样本点到直线的水平距离之和最小D.找到一条直线，使所有样本点到直线的欧式距离之和最小4.以下关于K近邻算法的说法，错误的是？A.是一种基于最近邻的分类算法B.不需要进行训练，直接进行分类C.对数据的分布敏感D.适合处理高维数据5.支持向量机的核心思想是？A.找到一个超平面将不同类别的数据分开，并且使间隔最大化B.找到一个超平面将不同类别的数据分开，并且使间隔最小化C.找到多个超平面将不同类别的数据分开，并且使间隔最大化D.找到多个超平面将不同类别的数据分开，并且使间隔最小化6.以下哪种算法常用于数据降维？A.决策树算法B.主成分分析算法C.支持向量机算法D.朴素贝叶斯算法7.在神经网络中，激活函数的作用是？A.增加模型的非线性B.减少模型的计算量C.提高模型的收敛速度D.降低模型的误差8.对于分类问题，以下哪种评价指标可以衡量模型在不同类别上的分类能力？A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是9.以下哪种算法是一种无监督学习算法，用于发现数据中的簇结构？A.聚类算法B.回归算法C.K近邻算法D.决策树算法10.在深度学习中，以下哪种优化器可以自适应地调整学习率？A.Adam优化器B.SGD优化器C.Adagrad优化器D.RMSProp优化器第II卷（非选择题共60分）11.（10分）简述梯度下降算法的基本原理，并说明梯度的含义。12.（15分）请详细阐述决策树算法的构建过程，包括如何选择划分属性。13.（15分）给定数据集如下：|特征1|特征2|类别||----|----|----||1|2|A||2|3|A||3|4|B||4|5|B||5|6|A|使用朴素贝叶斯算法，计算当特征1=3，特征2=4时，属于类别A和类别B的概率，并判断其所属类别。14.（10分）材料：在某电商平台上，收集了大量用户的购买行为数据，包括用户购买的商品种类、购买时间、购买金额等。现在需要构建一个模型来预测用户未来可能购买的商品。问题：请你简要说明可以使用哪些智能算法来解决这个问题，并阐述理由。15.（20分）材料：在医疗领域，收集了一批患者的病历数据，包括患者的症状、检查结果、疾病诊断等。现在需要构建一个模型来辅助医生进行疾病诊断。问题：（1）请你分析这个问题适合使用哪些智能算法，并说明理由。（2）如果使用神经网络算法，你认为应该如何设计网络结构？答案：1.D2.A3.B4.D5.A6.B7.A8.D9.A10.A11.梯度下降算法基本原理：通过不断调整模型参数，使得损失函数值逐渐减小。梯度是损失函数对参数的导数，它表示损失函数在当前参数处的变化率。沿着梯度的反方向更新参数，能使损失函数更快地下降。12.决策树构建过程：首先选择一个属性作为根节点，根据该属性对数据集进行划分。然后对每个划分后的子集重复此过程，直到满足停止条件。选择划分属性时，常用信息增益、信息增益比、基尼指数等方法，选择能使划分后数据集纯度提升最大的属性。13.先计算类别A和B的先验概率：P(A)=3/5，P(B)=2/5。对于特征1=3，特征2=4，计算条件概率：P(3,4|A)=0，P(3,4|B)=1。根据朴素贝叶斯公式，P(A|3,4)=P(3,4|A)P(A)/P(3,4)=0，P(B|3,4)=P(√,4|B)P(B)/P(3,4)=1。所以所属类别为B。14.可以使用关联规则算法，如Apriori算法。理由是通过分析用户购买行为数据中的商品关联关系，能找出用户经常一起购买的商品组合，从而预测未来可能购买的商品。也可使用深度学习中的序列模型，如循环神经网络，因为购买行为有时间序列性，该模型能处理序列数据，更好地捕捉用户购买模式的变化。15.（1）适合使用决策树算法，可根据病历数据中的症状、检查结果等特征进行分类决策，直观且易于理解。也适合神经网络算法，能自动提取数据中的复杂特征和模式，提高诊断准确性。