安徽农业大学《机器学习》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

第1页学院：专业班级：姓名：学院：专业班级：姓名：学号：装订线内不要答题学院/专业：__________姓名：__________学号：__________注意事项：1、本试卷满分100分。2、考试时间120分钟。题号一二三四五六七得分得分评阅人一、单项选择题（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.逻辑回归2.在训练决策树时，用于选择划分属性的准则是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都是3.支持向量机中的核函数的作用是（）。A.将低维空间中的数据映射到高维空间B.对数据进行降维C.计算数据的相似度D.以上都不对4.逻辑回归模型中，用于衡量模型拟合优度的指标是（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.对数似然函数值5.以下哪种方法不属于特征选择的方法？（）A.主成分分析B.决策树剪枝C.LASSO回归D.随机森林6.在K近邻算法中，K的取值对算法性能有重要影响，以下说法正确的是（）。A.K越大，模型越复杂，容易过拟合B.K越小，模型越复杂，容易过拟合C.K越大，模型越简单，容易欠拟合D.K越小，模型越简单，容易欠拟合7.神经网络中的激活函数的作用是（）。A.增加模型的非线性能力B.对数据进行归一化处理C.计算神经元的输出D.以上都不对8.梯度下降算法中，学习率的选择对算法收敛速度有重要影响，以下说法正确的是（）。A.学习率越大，收敛速度越快，但容易错过最优解B.学习率越小，收敛速度越快，但容易陷入局部最优解C.学习率越大，收敛速度越慢，但不容易错过最优解D.学习率越小，收敛速度越慢，但不容易陷入局部最优解9.在聚类算法中，以下哪种算法不属于基于划分的聚类算法？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.层次聚类算法D.以上都不属于10.以下哪种模型不属于集成学习模型？（）A.随机森林B.梯度提升树C.朴素贝叶斯D.AdaBoost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，少选、多选、错选均不得分）1.以下哪些属于机器学习中的学习策略？（）A.经验风险最小化B.结构风险最小化C.最大似然估计D.最大后验概率估计2.在决策树中，以下哪些属性可以作为划分属性？（）A.连续属性B.离散属性C.数值属性D.类别属性3.支持向量机中，以下哪些核函数是常用的核函数？（）A.线性核函数B.多项式核函数C.RBF核函数D.高斯核函数4.以下哪些方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A.填充缺失值B.删除含有缺失值的样本C.忽略缺失值D.使用模型预测缺失值5.在神经网络中，以下哪些层属于隐藏层？（）A.输入层B.输出层C.卷积层D.全连接层三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）1.机器学习的目的是让计算机自动从数据中学习模式和规律，以实现对未知数据的预测和分类。（）2.监督学习中，训练数据既有特征又有标签，而无监督学习中训练数据只有特征没有标签。（）3.决策树算法对缺失值不敏感，可以直接处理含有缺失值的数据。（）4.支持向量机的目标是找到一个最优的超平面，使得两类数据点之间的间隔最大。（）5.逻辑回归模型只能用于二分类问题，不能用于多分类问题。（）6.特征选择可以去除无关特征和冗余特征，提高模型的训练速度和泛化能力。（）7.K近邻算法是一种基于距离度量的分类算法，不需要进行训练。（）8.神经网络中的神经元通过激活函数将输入信号进行非线性变换，然后输出。（）9.梯度下降算法是一种迭代优化算法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数。（）10.聚类算法可以将数据分为不同的类别，这些类别是已知的。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述决策树算法的基本思想和构建过程。2.请解释支持向量机中的间隔最大化原理，并说明其在分类中的作用。3.请说明特征选择的重要性，并列举几种常见的特征选择方法。五、综合题（总共2题，每题20分，请结合所学知识，解决以下实际问题）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个类别标签，要求使