2026年机器学习基础与算法应用练习题

2026年机器学习基础与算法应用练习题一、单选题（每题2分，共20题）1.在机器学习中，下列哪项不属于监督学习的主要类型？A.分类B.回归C.聚类D.降维2.决策树算法中，用于衡量节点分裂质量的指标通常是？A.方差分析（ANOVA）B.信息增益C.皮尔逊相关系数D.均方误差（MSE）3.下列哪种算法适用于处理大规模稀疏数据？A.线性回归B.支持向量机（SVM）C.随机森林D.K近邻（KNN）4.在逻辑回归中，输出值通常表示为？A.连续值B.0到1之间的概率值C.整数类别D.负无穷到正无穷的实数5.下列哪种方法可用于处理过拟合问题？A.数据增强B.正则化（如L1/L2）C.增加训练数据量D.降低模型复杂度6.在K均值聚类算法中，K值的确定通常采用？A.交叉验证B.肘部法则C.信息准则D.均方误差7.以下哪种算法属于集成学习方法？A.朴素贝叶斯B.梯度提升树（GBDT）C.K近邻（KNN）D.K-均值聚类8.在神经网络中，激活函数的作用是？A.数据标准化B.增加模型维度C.引入非线性关系D.降低数据噪声9.下列哪种模型适用于序列数据预测？A.决策树B.神经网络C.线性回归D.K近邻（KNN）10.在特征工程中，用于将类别特征转换为数值特征的常用方法是？A.标准化B.One-Hot编码C.PCA降维D.特征选择二、多选题（每题3分，共10题）1.机器学习的评价指标中，适用于分类问题的有？A.准确率B.召回率C.F1分数D.均方误差（MSE）2.决策树常见的优化方法包括？A.剪枝B.随机森林集成C.增益树提升D.特征选择3.支持向量机（SVM）的核函数包括？A.线性核B.多项式核C.RBF核D.Sigmoid核4.神经网络的常见优化器有？A.梯度下降（GD）B.AdamC.RMSpropD.随机梯度下降（SGD）5.聚类算法的评价指标包括？A.轮廓系数B.调整兰德指数（ARI）C.轮廓方差D.方差分析6.下列哪些属于特征工程的方法？A.特征缩放B.特征交叉C.嵌入式特征选择D.PCA降维7.过拟合的常见解决方法包括？A.数据增强B.正则化C.早停法D.降低模型复杂度8.适用于时间序列分析的模型有？A.ARIMAB.LSTMC.线性回归D.Prophet9.逻辑回归的优缺点包括？A.简单易实现B.解释性强C.对异常值敏感D.仅适用于二分类问题10.机器学习中的数据预处理步骤包括？A.缺失值处理B.数据清洗C.特征工程D.模型选择三、简答题（每题5分，共6题）1.简述监督学习和无监督学习的区别。2.解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何解决。3.描述K近邻（KNN）算法的基本原理及其优缺点。4.说明逻辑回归模型的假设条件和适用场景。5.解释PCA降维的基本思想及其局限性。6.描述神经网络中反向传播算法的工作原理。四、计算题（每题10分，共2题）1.给定一个线性回归问题，数据如下：|X1|X2|Y||-|-|||1|2|3||2|3|5||3|4|7|请计算回归系数β0、β1和β2（使用最小二乘法）。2.假设一个分类问题中，使用KNN算法，K=3。给定测试样本Xtest，其最近3个邻居的标签分别为：A、B、A。请输出Xtest的预测类别。五、应用题（每题15分，共2题）1.某电商公司希望根据用户的历史购买数据预测其是否购买某商品。请设计一个机器学习模型，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估步骤。2.假设你是一名城市管理者，希望利用机器学习预测某区域的交通拥堵情况。请说明如何收集数据、设计模型，并解释模型的实际应用价值。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-监督学习包括分类和回归，聚类属于无监督学习。2.B-决策树使用信息增益或基尼不纯度衡量分裂质量。3.B-SVM对稀疏数据表现良好，适合大规模高维数据。4.B-逻辑回归输出0到1的概率值。5.B-正则化通过惩罚项限制模型复杂度，防止过拟合。6.B-肘部法则通过绘制簇内误差平方和（SSE）随K值变化，选择拐点。7.B-集成学习通过组合多个模型提升性能，如GBDT、随机森林。8.C-激活函数（如ReLU）引入非线性，使模型能拟合复杂关系。9.B-神经网络（如LSTM）适合处理序列数据。10.B-One-Hot编码将类别特征转换为数值矩阵。二、多选题答案与解析1.A、B、C-准确率、召回率、F1分数是分类常用指标，MSE用于回归。2.A、B、C-剪枝、随机森林、增益树是决策树优化方法。3.A、B、C、D-SVM支持多种核函数，包括线性、多项式、RBF、Sigmoid。4.A、B、C、D-常见的优化器包括GD、Adam、RMSprop、SGD。5.A、B-轮廓系数和ARI是聚类评价指标。6.A、B、C、D-特征工程包括缩放、交叉、选择、降维等。7.A、B、C、D-数据增强、正则化、早停法、降低复杂度可解决过拟合。8.A、B-ARIMA和LSTM适用于时间序列分析。9.A、B、C-逻辑回归简单、解释性强，但对异常值敏感。10.A、B、C、D-数据预处理包括清洗、缺失值处理、特征工程、模型选择。三、简答题答案与解析1.监督学习与无监督学习的区别-监督学习使用带标签数据训练模型，目标是预测输出（如分类、回归）；无监督学习使用无标签数据，目标是发现数据内在结构（如聚类、降维）。2.过拟合与欠拟合及解决方法-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差；欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据规律。解决方法：过拟合可通过正则化、早停法解决；欠拟合可通过增加模型复杂度、数据增强解决。3.K近邻（KNN）算法原理及优缺点-原理：根据K个最近邻居的类别决定目标样本类别。优点：简单、非参数、适用于高维数据；缺点：计算量大、对距离度量敏感。4.逻辑回归假设条件及适用场景-假设：输出为概率值，特征线性相关。适用场景：二分类问题，如垃圾邮件检测。5.PCA降维思想及局限性-思想：通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留最大方差。局限性：丢失部分信息，假设数据线性关系。6.反向传播算法原理-通过链式法则计算梯度，更新权重，使损失函数最小化。四、计算题答案与解析1.线性回归计算-公式：β=(X^TX)^-1X^TY-β0=1,β1=1,β2=1（简化计算）2.KNN预测-3个最近邻居中A占2/3，预测为A。五、应用题答案与解析1.电商用户购买预测模型设计-数据预处理：清洗