2026年人工智能与机器学习基础试题集

2026年人工智能与机器学习基础试题集一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.以下哪项技术属于监督学习范畴？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.支持向量机D.主成分分析2.在神经网络中，激活函数的主要作用是？A.减少数据冗余B.增强模型泛化能力C.引入非线性映射D.优化参数更新3.以下哪个指标最适合评估分类模型的准确性？A.均方误差（MSE）B.R²值C.精确率（Precision）D.预测偏差4.在自然语言处理中，词嵌入技术（WordEmbedding）的核心目标是？A.提高模型训练速度B.将文本转化为数值向量C.减少特征维度D.增强模型可解释性5.以下哪种算法属于无监督学习？A.决策树分类B.线性回归C.K-means聚类D.逻辑回归6.以下哪个是深度学习框架TensorFlow的核心组件？A.PandasB.NumPyC.KerasD.Matplotlib7.在机器学习模型训练中，过拟合的主要表现是？A.模型训练误差持续上升B.模型验证误差远高于训练误差C.模型训练速度快D.模型参数数量过多8.以下哪种技术常用于处理不平衡数据集？A.数据增强B.集成学习C.重采样（Oversampling/Undersampling）D.降维9.在强化学习中，智能体的目标是通过什么来最大化累积奖励？A.最小化损失函数B.最优化参数更新C.探索最优策略D.减少模型复杂度10.以下哪个是常用的特征选择方法？A.Lasso回归B.交叉验证C.神经网络D.卷积神经网络二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于机器学习模型的评估指标？A.准确率（Accuracy）B.F1分数C.AUC值D.均方根误差（RMSE）2.深度学习的优势包括？A.自动特征提取B.高泛化能力C.需要大量标注数据D.易于解释模型决策3.在自然语言处理中，以下哪些技术属于序列建模方法？A.递归神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.卷积神经网络（CNN）D.朴素贝叶斯分类器4.以下哪些属于常见的集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.梯度提升树（GBDT）D.逻辑回归5.在强化学习中，以下哪些属于智能体的核心组成部分？A.状态空间B.动作空间C.奖励函数D.策略网络三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.决策树算法属于非参数模型。（√）2.深度学习模型一定比传统机器学习模型更准确。（×）3.数据标准化（Standardization）是指将数据缩放到[0,1]区间。（×）4.支持向量机（SVM）适用于高维数据分类。（√）5.词嵌入技术（WordEmbedding）可以解决词义消歧问题。（√）6.随机森林算法不受特征相关性影响。（√）7.在强化学习中，智能体需要与环境进行交互才能学习。（√）8.交叉验证（Cross-Validation）主要用于模型选择和超参数调优。（√）9.朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立。（√）10.卷积神经网络（CNN）主要用于图像分类任务。（√）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述监督学习、无监督学习和强化学习的区别。2.解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何解决这些问题。3.什么是特征工程？请列举三种常见的特征工程方法。4.简述长短期记忆网络（LSTM）的优势及其应用场景。5.在自然语言处理中，如何处理文本数据中的停用词？五、论述题（共1题，10分）结合实际应用场景，论述深度学习在自然语言处理中的优势及其局限性。答案与解析一、单选题1.C-监督学习通过标注数据训练模型，支持向量机（SVM）是典型的监督学习算法。-A（聚类分析）、B（关联规则挖掘）属于无监督学习；D（主成分分析）是降维技术。2.C-激活函数（如ReLU、Sigmoid）引入非线性，使神经网络能够拟合复杂函数。3.C-精确率（Precision）衡量模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例，适用于分类任务。-A（MSE）、B（R²值）主要用于回归问题；D（预测偏差）是模型误差指标。4.B-词嵌入（如Word2Vec、BERT）将文本转化为数值向量，方便模型处理。5.C-K-means聚类属于无监督学习，无需标注数据。-A（决策树分类）、B（线性回归）、D（逻辑回归）属于监督学习。6.C-Keras是TensorFlow的高级接口，简化模型构建。-A（Pandas）、B（NumPy）、D（Matplotlib）是数据处理或可视化工具。7.B-过拟合指模型在训练数据上表现优异，但在验证数据上表现差。-A（训练误差持续上升）可能是梯度消失/爆炸；C（训练速度快）与过拟合无关。8.C-重采样（Oversampling/Undersampling）通过调整数据比例解决数据不平衡问题。-A（数据增强）、B（集成学习）、D（降维）不直接处理不平衡性。9.C-强化学习通过探索最优策略最大化累积奖励。-A（最小化损失函数）、B（优化参数更新）是监督学习特点；D（减少模型复杂度）与强化学习无关。10.A-Lasso回归通过惩罚项实现特征选择，剔除不重要特征。-B（交叉验证）用于模型评估；C（神经网络）、D（CNN）是模型类型。二、多选题1.A、B、C-准确率、F1分数、AUC值是分类模型评估指标；D（RMSE）用于回归问题。2.A、B-深度学习自动提取特征，泛化能力强。-C（需要大量标注数据）是其局限性；D（解释性差）也是其缺点。3.A、B-RNN和LSTM是序列建模方法；C（CNN）用于图像处理；D（朴素贝叶斯）是分类算法。4.A、B、C-随机森林、AdaBoost、GBDT是集成学习方法。-D（逻辑回归）是单一模型。5.A、B、C、D-状态空间、动作空间、奖励函数、策略网络是强化学习核心组件。三、判断题1.√2.×-深度学习在特定任务上表现优异，但并非总是优于传统模型。3.×-标准化将数据转化为均值为0、方差为1的分布。4.√-SVM在高维空间中表现良好。5.√-词嵌入能捕捉词义相似性。6.√-随机森林通过集成多个决策树降低过拟合风险。7.√-强化学习依赖环境交互学习策略。8.√-交叉验证用于模型选择和超参数调优。9.√-朴素贝叶斯假设特征独立。10.√-CNN擅长图像分类。四、简答题1.监督学习、无监督学习和强化学习的区别-监督学习：使用标注数据训练模型，目标预测输出（如分类、回归）。-无监督学习：处理未标注数据，目标发现数据内在结构（如聚类、降维）。-强化学习：智能体通过与环境交互学习最优策略，目标最大化累积奖励。2.过拟合和欠拟合及其解决方法-过拟合：模型对训练数据过度拟合，泛化能力差。-解决方法：增加数据量、正则化（L1/L2）、简化模型结构。-欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据规律。-解决方法：增加模型复杂度、特征工程、减少正则化强度。3.特征工程及其方法-特征工程：通过转换、组合原始特征，提升模型性能。-方法：-特征编码（如独热编码、标签编码）；-特征缩放（标准化、归一化）；-交互特征（如多项式特征）。4.LSTM的优势及其应用场景-优势：解决RNN的梯度消失问题，能捕捉长期依赖关系。-应用场景：自然语言处理（机器翻译）、时间序列预测（股票分析）、语音识别。5.处理文本数据中的停用词-方法：-移除常见无意义词（如“的”“是”）；-使用TF-IDF降权；-结合上下文（如命名实体识别）保留关键停用词。五、论述题深度学习在自然语言处理中的优势及其局限性-优势：-自动特征提取：深度学习模型（如BERT）能自动学习文本深层语义，无需人工特征工程。-强泛化能力：在大量数据上训练，对未见数据有较好表现。-处理长序列：RNN变体（LSTM、Transformer）能处理长文本依赖。-多任务学习：单一模型可同时处理翻译、摘要、情感分析等任务。-局限性：-数据依赖：需要大量