福建警察学院《机器学习》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………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.线性回归2.在K近邻算法中，K的取值对模型性能有重要影响，一般来说，K值较小时，模型（）。A.泛化能力强B.对噪声更鲁棒C.更容易受到噪声影响D.分类边界更平滑3.逻辑回归模型中，用于衡量模型拟合优度的指标通常是（）。A.均方误差B.交叉熵损失C.准确率D.F1值4.以下关于神经网络的说法，错误的是（）。A.神经网络由多个神经元组成B.神经元之间通过权重连接C.神经网络只能处理线性问题D.反向传播算法用于训练神经网络5.支持向量机的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化数据点之间的距离D.最小化数据点到超平面的距离6.在决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B7.以下哪种方法不属于特征选择的方法？（）A.主成分分析B.决策树C.LASSO回归D.随机森林8.模型评估中，用于衡量模型在不同数据集上性能稳定性的指标是（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.稳定性系数9.梯度下降算法中，步长α的选择对算法收敛速度有重要影响，一般来说，α值过大会导致（）。A.算法收敛速度慢B.算法容易收敛到局部最优解C.算法发散D.算法收敛到全局最优解10.在朴素贝叶斯算法中，假设各个特征之间是（）。A.相互独立的B.相互关联的C.部分独立的D.以上都不对二、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，漏选得2分，错选不得分）1.以下属于机器学习中常见的分类算法的有（）。A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.K近邻算法E.线性回归2.在模型评估中，常用的评估指标有（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵损失3.以下哪些方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A.删除含有缺失值的样本B.用均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.用模型预测缺失值E.不做处理4.神经网络的优化方法包括（）。A.梯度下降B.AdagradC.AdadeltaD.RMSPropE.Adam5.以下关于特征工程的说法，正确的有（）。A.特征工程可以提高模型的性能B.特征工程包括特征提取、特征选择等C.特征工程可以减少数据维度D.特征工程可以增强数据的特征表示能力E.特征工程对模型性能没有影响三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.机器学习的目的是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（）2.监督学习中，训练数据既有特征又有标签。（）3.无监督学习可以用于数据聚类、降维等任务。（）4.决策树算法生成的决策树一定是最优的。（）5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）6.逻辑回归模型的输出是一个概率值。（）7.神经网络的层数越多，模型性能一定越好。（）8.特征选择可以去除无关和冗余的特征。（）9.模型评估时，训练集和测试集可以是相同的。（）10.梯度下降算法每次迭代都会使目标函数值减小。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述K近邻算法的基本原理，并说明其优缺点。2.解释逻辑回归模型的原理，并说明如何使用逻辑回归进行二分类。3.简述支持向量机的对偶问题及求解方法。五、综合题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，完成以下任务）某公安机关收集了一批犯罪