2026年机器学习基础概念与算法实践题库

2026年机器学习基础概念与算法实践题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在机器学习中，下列哪项不是监督学习的常见任务？A.分类B.回归C.聚类D.降维答案：C2.决策树算法中，选择分裂属性时常用的指标是？A.方差分析B.互信息C.决策系数D.相关性系数答案：B3.下列哪种算法属于非参数方法？A.线性回归B.逻辑回归C.K近邻（KNN）D.线性判别分析（LDA）答案：C4.在支持向量机（SVM）中，下列哪项不是核函数的作用？A.将数据映射到高维空间B.降低模型复杂度C.提高分类精度D.增加特征数量答案：B5.下列哪种算法适用于大规模数据集？A.决策树B.K近邻（KNN）C.神经网络D.朴素贝叶斯答案：C6.在随机森林算法中，"随机性"主要体现在？A.数据抽样B.特征选择C.决策树构建D.以上都是答案：D7.下列哪种模型适合处理非线性关系？A.线性回归B.逻辑回归C.人工神经网络D.线性判别分析（LDA）答案：C8.在交叉验证中，k折交叉验证指的是将数据集分成？A.2份B.3份C.k份D.5份答案：C9.下列哪种方法用于处理过拟合问题？A.数据增强B.正则化C.特征选择D.以上都是答案：B10.在梯度下降法中，学习率过大可能导致？A.收敛速度加快B.收敛速度变慢C.无法收敛D.收敛到局部最优答案：C二、多选题（每题3分，共10题）11.下列哪些属于监督学习算法？A.线性回归B.决策树C.K近邻（KNN）D.聚类算法答案：A、B12.支持向量机（SVM）的优缺点包括？A.对小样本数据表现良好B.对高维数据效果好C.容易过拟合D.计算复杂度高答案：A、B13.随机森林算法的优势包括？A.泛化能力强B.对噪声不敏感C.容易过拟合D.计算效率高答案：A、B、D14.下列哪些属于降维方法？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.决策树D.t-SNE答案：A、B15.在模型评估中，常用的指标包括？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数答案：A、B、C、D16.下列哪些属于过拟合的解决方法？A.正则化B.数据增强C.早停法D.特征选择答案：A、B、C、D17.朴素贝叶斯算法的假设包括？A.特征之间相互独立B.基于贝叶斯定理C.适用于小数据集D.对缺失值敏感答案：A、B、C18.人工神经网络的结构包括？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.激活函数答案：A、B、C、D19.在交叉验证中，常见的折数包括？A.5折B.10折C.3折D.20折答案：A、B、C20.下列哪些属于数据预处理方法？A.数据清洗B.特征缩放C.特征编码D.数据采样答案：A、B、C、D三、填空题（每题2分，共10题）21.决策树算法中，常用的分裂标准包括信息增益和基尼不纯度。22.支持向量机（SVM）通过核函数将数据映射到高维空间。23.随机森林算法通过bagging技术降低模型方差。24.交叉验证中，k折交叉验证指的是将数据集分成k份，其中1份作为验证集，其余作为训练集。25.正则化方法中，L1正则化称为Lasso，L2正则化称为Ridge。26.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。27.人工神经网络中，常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和tanh。28.数据预处理中，常用的特征缩放方法包括标准化和归一化。29.模型评估中，常用的分类指标包括准确率、精确率和召回率。30.梯度下降法中，学习率的调整会影响模型的收敛速度和收敛稳定性。四、简答题（每题5分，共5题）31.简述监督学习和非监督学习的区别。答案：监督学习需要标注数据，通过学习输入输出关系进行预测；非监督学习不需要标注数据，通过发现数据内在结构进行聚类或降维。32.解释支持向量机（SVM）的原理及其优缺点。答案：SVM通过寻找最优超平面将不同类别的数据分开，优点是对小样本数据表现良好、对高维数据效果好；缺点是计算复杂度高、容易过拟合。33.描述随机森林算法的基本原理及其优势。答案：随机森林通过构建多棵决策树并进行集成，利用bagging技术降低模型方差，优势是泛化能力强、对噪声不敏感、计算效率高。34.解释过拟合的概念及其解决方法。答案：过拟合是指模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。解决方法包括正则化、数据增强、早停法、特征选择等。35.简述梯度下降法的基本原理及其变种。答案：梯度下降法通过计算损失函数的梯度，沿梯度相反方向更新参数，常见变种包括批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD）。五、论述题（每题10分，共2题）36.论述机器学习在金融风控中的应用及其挑战。答案：机器学习在金融风控中可用于信用评分、欺诈检测等，通过分析大量数据提高预测精度。挑战包括数据隐私保护、模型可解释性、实时性要求等。37.论述深度学习在自然语言处理中的优势及其