2025年大学数据科学与大数据技术（机器学习）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（机器学习）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.监督学习不需要给定标签数据B.监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值C.监督学习只能处理分类问题D.监督学习不需要训练模型答案：B2.决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）A.信息增益B.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离答案：A3.支持向量机（SVM）的主要思想是（）A.寻找最大间隔超平面来划分数据B.对数据进行聚类C.构建决策树D.进行数据降维答案：A4.以下哪种算法不属于无监督学习算法（）A.K-Means算法B.主成分分析（PCA）C.朴素贝叶斯算法D.层次聚类算法答案：C5.在神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加网络的层数B.对神经元的输入进行非线性变换C.计算梯度D.减少网络参数答案：B6.梯度下降法是用于（）A.求解线性方程组B.优化机器学习模型的参数C.进行数据预处理D.评估模型性能答案：B7.以下关于交叉验证的说法，错误的是（）A.可以有效避免过拟合B.常用的有K折交叉验证C.每次验证都会使用所有数据进行训练D.能更准确地评估模型的泛化能力答案：C8.随机森林是由多个（）构成的。A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.朴素贝叶斯分类器答案：A9.对于回归问题，常用的损失函数是（）A.交叉熵损失函数B.均方误差损失函数C.0-1损失函数D.绝对值损失函数答案：B10.以下哪种数据预处理操作可以用于处理缺失值（）A.归一化B.标准化C.填充缺失值D.数据采样答案：C第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每空2分，共10分）答题要求：请在横线上填写正确的答案。1.机器学习中，数据集通常分为训练集、______和测试集。答案：验证集2.K-Means算法中，K表示______。答案：聚类的簇数3.深度学习中，常用的优化器有Adam、______等。答案：SGD（随机梯度下降）（答案不唯一，合理即可）4.朴素贝叶斯算法基于______假设。答案：特征条件独立5.数据降维的方法有主成分分析、______等。答案：奇异值分解（SVD）（答案不唯一，合理即可）三、简答题（每题10分，共30分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，逻辑连贯。1.请简述什么是机器学习，并说明其主要任务。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。主要任务包括分类、回归、聚类、降维、异常检测等。分类是将数据划分到不同类别；回归是预测数值型目标变量；聚类是将数据分成不同的簇；降维是减少数据的维度；异常检测是发现数据中的异常点。2.解释决策树的剪枝策略及其作用。决策树剪枝策略分为预剪枝和后剪枝。预剪枝是在决策树生成过程中，对每个节点在划分前进行估计，如果当前节点的划分不能带来泛化性能提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。后剪枝是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地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带来泛化性能提升，则将该子树替换为叶节点。剪枝的作用是防止决策树过拟合，提高决策树的泛化能力，避免模型在训练集上表现很好但在测试集上表现很差的情况。3.简述支持向量机（SVM）在处理线性可分数据和线性不可分数据时的区别与联系。在处理线性可分数据时，SVM寻找一个最大间隔超平面将两类数据完全分开，使得间隔最大化，从而实现最优分类。对于线性不可分数据，SVM通过引入核函数，将低维空间中的线性不可分问题映射到高维空间，使其在高维空间中变为线性可分，然后再寻找最大间隔超平面进行分类。两者的联系在于都是基于最大间隔超平面的思想，目标都是找到最优的分类边界，只不过线性不可分数据需要借助核函数来提升到高维空间进行处理。四、综合题（每题15分，共30分）答题要求：结合所学知识，对题目进行详细分析和解答。1.给定一个数据集，包含以下特征：年龄、收入、是否有房、是否有车，目标变量是是否购买保险（0表示不购买，1表示购买）。请设计一个简单的机器学习模型来解决这个二分类问题，并说明选择该模型的理由。可以选择逻辑回归模型。理由如下：逻辑回归是一种简单的线性分类模型，适用于二分类问题。对于给定的这些特征，逻辑回归能够很好地处理线性关系。它通过对输入特征进行线性组合，然后经过逻辑函数将其转换为概率值，从而判断是否购买保险。逻辑回归模型训练速度快，易于实现和理解，并且在处理这种具有一定线性关系的二分类问题上表现稳定，能够给出较为合理的分类结果。同时，逻辑回归还可以计算特征的重要性，帮助我们了解各个因素对是否购买保险的影响程度。2.现有一个图像数据集，包含猫和狗的图片。请描述一种使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，并说明CNN中卷积层、池化层和全连接层的作用。使用CNN进行图像分类的方法如下：首先将图像数据集进行预处理，如归一化等操作。然后构建CNN模型，包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核在图像上滑动，提取图像的局部特征，不同的卷积核可以提取不同类型的特征。池化层对卷积层输出的特征图进行下采样，减少数据量，同时保留重要特征，防止过拟合。全连接层将池化层输出的特征进行整合，通过线性变换和激活函数，最终输出分类结果，判断图像是猫还是狗。卷积层的作用是提取图像的特征；池化层的作用是减少数据量，保留主要特征，降低计算量和防止过拟合；全连接层的作用是将提取的特征进行整合，得到最终的分类结果。五、材料分析题（10分）答题要求：认真阅读材料，结合所学知识，回答问题。材料：在某电商平台的用户行为数据中，发现部分用户在浏览商品后很快就下单购买，而另一些用户则会浏览很多商品后才下单。通过对这些用户行为数据进行分析，发现一些特征与用户下单时间相关，如用户的购买频率、浏览历史、商品类别偏好等。现在需要构建一个模型来预测用户下单的时间间隔。请根据上述材料，回答以下问题：1.这个问题属于机器学习中的哪种任务？2.你认为可以使用哪些算法来解决这个问题？请简要说明理由。1.这个问题属于机器学习中的回归任务，因为目标是预测用户下单的时间间隔，是一个数值型的预测问题。2.可以使用线性回归算法。线性回归可以对具有线性关系的变量进行建模，对于用户的购买频率、浏览历史、商品类别偏好等特征与下单时间间隔之间可能存在的线性关系能够较好地拟合，通过建立线性方程来预测下