中北大学《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第一学期期末试卷(A卷)

说明：本试卷将作为样卷直接制版胶印，请命题教师在试题之间留足答题空间。（第1页共6页）制卷人签名：制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………中北大学《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第一学期期末试卷(A卷)适用年级专业考试方式闭卷考试时间120分钟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………………得分一、单项选择题（每题1分，共20分）1.下列哪项不是监督学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.神经网络2.在机器学习中，下列哪项不是特征选择的方法？A.相关性分析B.信息增益C.主成分分析D.交叉验证3.下列哪项不是深度学习中的损失函数？A.交叉熵损失B.均方误差C.熵损失D.梯度下降4.下列哪项不是强化学习中的策略学习算法？A.Q学习B.策略梯度C.聚类算法D.神经网络5.在机器学习中，下列哪项不是数据预处理的方法？A.数据清洗B.数据标准化C.数据降维D.数据增强6.下列哪项不是机器学习中的评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数7.下列哪项不是机器学习中的过拟合现象？A.模型泛化能力差B.模型拟合能力差C.模型训练误差大D.模型测试误差大8.下列哪项不是机器学习中的正则化方法？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.数据增强9.下列哪项不是机器学习中的集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.K最近邻D.线性回归10.下列哪项不是机器学习中的无监督学习方法？A.聚类算法B.主成分分析C.决策树D.神经网络11.下列哪项不是机器学习中的异常检测方法？A.K最近邻B.主成分分析C.聚类算法D.线性回归12.下列哪项不是机器学习中的时间序列分析方法？A.ARIMAB.LSTMC.决策树D.神经网络13.下列哪项不是机器学习中的文本分析方法？A.词袋模型B.主题模型C.决策树D.神经网络14.下列哪项不是机器学习中的图像分析方法？A.卷积神经网络B.主成分分析C.聚类算法D.线性回归15.下列哪项不是机器学习中的推荐系统算法？A.协同过滤B.内容推荐C.决策树D.神经网络16.下列哪项不是机器学习中的强化学习算法？A.Q学习B.策略梯度C.聚类算法D.神经网络17.下列哪项不是机器学习中的自然语言处理算法？A.词袋模型B.主题模型C.决策树D.神经网络18.下列哪项不是机器学习中的深度学习算法？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.决策树D.神经网络19.下列哪项不是机器学习中的数据可视化方法？A.饼图B.柱状图C.热力图D.决策树20.下列哪项不是机器学习中的数据挖掘方法？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.决策树D.神经网络二、多项选择题（每题2分，共20分）1.下列哪些是监督学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.神经网络2.下列哪些是机器学习中的特征选择方法？A.相关性分析B.信息增益C.主成分分析D.交叉验证3.下列哪些是深度学习中的损失函数？A.交叉熵损失B.均方误差C.熵损失D.梯度下降4.下列哪些是强化学习中的策略学习算法？A.Q学习B.策略梯度C.聚类算法D.神经网络5.下列哪些是机器学习中的数据预处理方法？A.数据清洗B.数据标准化C.数据降维D.数据增强6.下列哪些是机器学习中的评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数7.下列哪些是机器学习中的过拟合现象？A.模型泛化能力差B.模型拟合能力差C.模型训练误差大D.模型测试误差大8.下列哪些是机器学习中的正则化方法？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.数据增强9.下列哪些是机器学习中的集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.K最近邻D.线性回归10.下列哪些是机器学习中的无监督学习方法？A.聚类算法B.主成分分析C.决策树D.神经网络三、判断题（每题1分，共10分）1.机器学习中的监督学习算法需要标注好的数据集。（）2.机器学习中的无监督学习算法不需要标注好的数据集。（）3.机器学习中的深度学习算法需要大量的数据进行训练。（）4.机器学习中的强化学习算法需要与真实环境交互。（）5.机器学习中的数据可视化方法可以帮助我们更好地理解数据。（）6.机器学习中的数据预处理方法可以提高模型的性能。（）7.机器学习中的正则化方法可以防止模型过拟合。（）8.机器学习中的集成学习方法可以提高模型的泛化能力。（）9.机器学习中的无监督学习方法可以用于异常检测。（）10.机器学习中的数据挖掘方法可以用于知识发现。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.机器学习2.监督学习3.无监督学习4.深度学习5.强化学习五、简答题（每题6分，共18分）1.简述机器学习中的特征选择方法及其作用。2.简述机器学习中的正则化方法及其作用。3.简述机器学习中的集成学习方法及其作用。六、案例分析题（1题，满分12分）某电商平台希望通过机器学习算法对用户进行个性化推荐，以下为其收集到的用户数据：|用户ID|年龄|性别|收入|购买商品类别||||||||1|25|男|5000|电子产品||2|30|女|8000|服装||3|22|男|4000|电子产品||4|28|女|6000|服装||5|35|男|10000|电子产品||6|32|女|9000|服装||7|26|男|5500|电子产品