2026年机器学习算法应用题库

2026年机器学习算法应用题库一、选择题（每题2分，共10题）1.在上海市智慧交通系统中，用于预测未来30分钟内主要路段拥堵情况最适合的机器学习算法是？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归2.某公司在贵州省山区进行电力线路故障预测，数据集包含大量缺失值，以下哪种预处理方法最合适？A.删除含缺失值的样本B.使用均值填充C.K近邻填充D.回归插值3.在深圳市金融风控领域，用于检测异常交易行为的算法，以下哪个最有效？A.逻辑回归B.K-Means聚类C.隐马尔可夫模型D.XGBoost4.某电商平台在陕西省需要根据用户浏览历史推荐商品，以下哪种协同过滤算法最适合？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.深度学习推荐模型D.Apriori关联规则5.在四川省农作物病虫害监测中，若要识别不同类型的病虫害图像，以下哪种算法精度最高？A.朴素贝叶斯B.卷积神经网络（CNN）C.逻辑回归D.K-Means聚类二、填空题（每空1分，共5题）1.在浙江省制造业中，用于优化生产排程的机器学习算法通常是__________，其核心思想是通过迭代寻找最优解。2.某医药公司在江苏省研发新药时，常使用__________算法评估药物有效性，该算法适用于处理高维稀疏数据。3.在广东省外卖配送路径规划中，__________算法通过将问题转化为图论中的最短路径问题来解决实际场景。4.某政府部门在北京市进行人口流动预测时，采用__________模型，该模型能捕捉时间序列数据的长期依赖关系。5.在湖北省智能客服系统中，用于生成自然语言回复的算法常结合__________技术，通过训练大量语料库来提升生成效果。三、简答题（每题5分，共4题）1.简述在安徽省智慧农业中，如何利用机器学习算法监测作物生长状况。2.解释在上海市城市安防中，异常行为检测算法的工作原理及其应用场景。3.描述在广东省自动驾驶领域，深度学习算法如何提升车辆环境感知能力。4.分析在陕西省高速公路收费系统中，机器学习如何优化拥堵疏导策略。四、应用题（每题10分，共2题）1.某公司在四川省运营电商平台，用户行为数据包含购买金额、浏览时长、点击商品类别等特征。现需构建一个机器学习模型预测用户是否会上架商品，请设计模型选择、特征工程及评估指标。2.某政府部门在北京市推广垃圾分类政策，收集了居民垃圾分类参与度数据，包含年龄、收入、教育程度等特征。请设计一个分类模型，帮助政府制定更精准的推广策略。答案与解析一、选择题1.D.线性回归解析：线性回归适用于预测连续值，如拥堵指数，且能处理时间序列数据的线性趋势。2.C.K近邻填充解析：K近邻填充能有效利用相似样本填补缺失值，适用于山区电力线路数据分布不均的场景。3.D.XGBoost解析：XGBoost是集成学习算法，通过多棵决策树组合提升异常检测精度，适合金融风控。4.A.基于用户的协同过滤解析：该算法通过相似用户的历史行为推荐商品，适用于陕西省电商场景。5.B.卷积神经网络（CNN）解析：CNN擅长图像识别任务，能高效处理农作物病虫害图像分类问题。二、填空题1.遗传算法解析：遗传算法适用于优化生产排程这类复杂调度问题。2.LASSO回归解析：LASSO回归能有效处理高维数据，常用于药物有效性评估。3.Dijkstra算法解析：该算法通过贪心策略解决最短路径问题，适用于外卖配送路径规划。4.ARIMA模型解析：ARIMA能捕捉时间序列数据的自回归特性，适合人口流动预测。5.自然语言生成（NLG）解析：NLG技术通过训练语料库生成自然语言回复，适用于智能客服。三、简答题1.简述在安徽省智慧农业中，如何利用机器学习算法监测作物生长状况。解析：通过收集作物图像、土壤湿度、温度等数据，使用CNN进行作物病害识别，结合随机森林预测生长周期，实时生成健康报告。2.解释在上海市城市安防中，异常行为检测算法的工作原理及其应用场景。解析：算法通过视频流提取人体姿态特征，使用YOLOv5进行实时检测，识别跑动、攀爬等异常行为，用于公共场所安全监控。3.描述在广东省自动驾驶领域，深度学习算法如何提升车辆环境感知能力。解析：通过CNN处理摄像头图像，识别行人、车辆、交通标志，结合LSTM预测动态障碍物轨迹，增强自动驾驶系统的鲁棒性。4.分析在陕西省高速公路收费系统中，机器学习如何优化拥堵疏导策略。解析：使用时间序列预测模型（如Prophet）分析车流量，动态调整收费站开放数量，结合地理信息优化匝道引导方案。四、应用题1.电商平台用户是否会上架商品预测模型设计-模型选择：采用逻辑回归或XGBoost，前者简单高效，后者精度更高。-特征工程：对浏览时长进行分箱，点击商品类别转为独热编码，购买金额归一化。-评估指标：使用AUC衡量分类效果，因数据不平衡可结合F1-score。2.垃圾分类参与度分类模型设计-模型选择：使用随机森林或Light