大连理工大学《机器学习》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）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，模型的泛化能力是指（）。A.模型在训练集上的表现B.模型在测试集上的表现C.模型对新数据的预测能力D.模型对已知数据的拟合能力3.对于线性回归模型，损失函数通常采用（）。A.交叉熵损失B.均方误差损失C.0-1损失D.指数损失4.支持向量机的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化数据点到超平面的距离D.以上都不对5.以下哪个不是决策树的优点？（）A.模型简单，易于理解B.不需要大量的数据预处理C.能够处理高维数据D.对缺失值敏感6.在K近邻算法中，K的取值通常（）。A.越大越好B.越小越好C.需要根据具体情况调整D.固定为某个值7.神经网络中的激活函数作用是（）。A.增加模型的非线性B.加快模型收敛速度C.减少模型参数D.提高模型的泛化能力8.随机森林是由多个（）组成的。A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.线性回归模型9.以下哪种方法不属于特征选择的方法？（）A.主成分分析B.决策树C.LASSO回归D.岭回归10.模型评估中，常用的指标F1值是（）的调和平均值。A.准确率和召回率B.精确率和召回率C.准确率和精确率D.以上都不对二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，漏选得2分，错选不得分）1.以下属于无监督学习算法的有（）。A.聚类算法B.降维算法C.朴素贝叶斯算法D.决策树算法2.在机器学习中，优化算法的作用是（）。A.调整模型参数B.降低损失函数值C.提高模型的泛化能力D.增加模型的复杂度3.以下哪些是深度学习中的常用优化算法？（）A.随机梯度下降B.AdagradC.AdamD.牛顿法4.对于分类问题，评价指标可能包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.特征工程中，特征缩放的方法有（）。A.标准化B.归一化C.对数变换D.平方变换三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填写“√”或“×”）1.监督学习中，训练数据既有特征又有标签。（）2.无监督学习的目标是发现数据中的内在结构和规律。（）3.决策树只能处理数值型数据。（）4.支持向量机只能用于二分类问题。（）5.线性回归模型的参数可以通过最小二乘法求解。（）6.神经网络的层数越多，模型的性能一定越好。（）7.随机森林中的决策树是相互独立的。（）8.特征选择可以去除无关特征，提高模型的训练速度和泛化能力。（）9.模型评估指标只适用于训练集，不适用于测试集。（）10.交叉验证是一种常用的模型评估方法。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.简述监督学习和无监督学习的区别，并各举一个例子说明。2.请解释支持向量机中最大间隔超平面的概念，并说明其作用。3.简述梯度下降算法的基本思想，并说明其在机器学习中的应用。五、论述题（总共2题，每题15分）1.请