安徽师范大学《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.对于线性回归模型，其目标函数通常是最小化（）A.均方误差B.交叉熵损失C.绝对值损失D.0-1损失3.在神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入进行非线性变换C.加快模型收敛速度D.减少模型参数4.以下哪个不是常见的正则化方法（）A.L1正则化B.L2正则化C.最大池化D.Dropout5.决策树的剪枝目的是（）A.提高模型的泛化能力B.增加模型的复杂度C.提高模型的训练速度D.减少模型的内存占用6.支持向量机的核心思想是（）A.找到最大间隔超平面B.最小化损失函数C.进行特征选择D.对数据进行聚类7.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响，K值较小时（）A.模型复杂度高，容易过拟合B.模型复杂度低，容易欠拟合C.模型的泛化能力强D.模型的训练速度快8.以下哪种模型可以用于多分类问题（）A.朴素贝叶斯B.线性回归C.逻辑回归D.感知机9.梯度下降算法是用于（）A.求解优化问题B.进行特征提取C.对数据进行分类D.对数据进行聚类10.以下哪个不属于深度学习中的优化器（）A.AdamB.SGDC.AdaGradD.PCA二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.监督学习的主要任务包括（）A.分类B.聚类C.回归D.降维2.以下哪些是模型评估的指标（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.深度学习中常用的卷积层的作用有（）A.提取特征B.减少参数数量C.增加模型复杂度D.对数据进行降维4.以下哪些算法属于无监督学习算法（）A.K均值聚类B.主成分分析C.高斯混合模型D.决策树5.模型过拟合的表现有（）A.训练集准确率高，测试集准确率低B.模型复杂度高C.对新数据的泛化能力差D.模型训练速度慢三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，并将答案填写在括号内）1.机器学习就是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（）2.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）3.神经网络层数越多，模型性能一定越好。（）4.正则化可以防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。（）5.决策树的深度越大，对数据的拟合能力越强，不会出现过拟合。（）6.支持向量机可以处理线性不可分的数据。（）7.K近邻算法不需要进行训练，只需要在预测时计算距离。（）8.朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的。（）9.梯度下降算法中，学习率越大，收敛速度越快。（）10.深度学习模型可以自动进行特征提取，不需要人工进行特征工程。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.请说明线性回归模型的基本原理。3.解释一下什么是梯度消失和梯度爆炸现象。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析和解答）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个目