上海城建职业学院《机器学习》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页上海城建职业学院《机器学习》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.以下哪项不是机器学习的基本类型？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习2.在监督学习中，以下哪项不是特征选择的方法？A.单变量统计测试B.相关系数C.递归特征消除D.特征重要性3.以下哪项不是支持向量机的核心思想？A.将数据映射到高维空间B.寻找最优的超平面C.使用核函数D.计算最小二乘法4.以下哪项不是神经网络中的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Logarithmic5.在决策树中，以下哪项不是剪枝的方法？A.预剪枝B.后剪枝C.梯度提升D.随机森林6.以下哪项不是聚类分析中的距离度量方法？A.欧几里得距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.杰卡德相似度7.以下哪项不是降维技术？A.主成分分析B.线性判别分析C.随机森林D.聚类分析8.以下哪项不是深度学习的特点？A.多层神经网络B.自适应学习率C.数据预处理D.使用卷积神经网络9.以下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10.以下哪项不是机器学习中的过拟合现象？A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现不佳C.模型在训练集和测试集上都表现良好D.模型在训练集和测试集上都表现不佳11.以下哪项不是特征工程中的特征提取方法？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征组合12.以下哪项不是机器学习中的数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化13.以下哪项不是机器学习中的集成学习方法？A.随机森林B.支持向量机C.决策树D.线性回归14.以下哪项不是机器学习中的优化算法？A.梯度下降B.牛顿法C.随机梯度下降D.随机搜索15.以下哪项不是机器学习中的分类算法？A.K最近邻B.决策树C.线性回归D.支持向量机16.以下哪项不是机器学习中的回归算法？A.线性回归B.决策树C.K最近邻D.支持向量机17.以下哪项不是机器学习中的聚类算法？A.K最近邻B.决策树C.K均值D.支持向量机18.以下哪项不是机器学习中的降维算法？A.主成分分析B.线性判别分析C.K最近邻D.支持向量机19.以下哪项不是机器学习中的特征选择方法？A.单变量统计测试B.相关系数C.递归特征消除D.特征重要性20.以下哪项不是机器学习中的特征提取方法？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征组合二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是机器学习的基本类型？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习2.以下哪些是特征选择的方法？A.单变量统计测试B.相关系数C.递归特征消除D.特征重要性3.以下哪些是支持向量机的核心思想？A.将数据映射到高维空间B.寻找最优的超平面C.使用核函数D.计算最小二乘法4.以下哪些是神经网络中的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Logarithmic5.以下哪些是决策树中的剪枝方法？A.预剪枝B.后剪枝C.梯度提升D.随机森林6.以下哪些是聚类分析中的距离度量方法？A.欧几里得距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.杰卡德相似度7.以下哪些是降维技术？A.主成分分析B.线性判别分析C.随机森林D.聚类分析8.以下哪些是深度学习的特点？A.多层神经网络B.自适应学习率C.数据预处理D.使用卷积神经网络9.以下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10.以下哪些是机器学习中的过拟合现象？A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现不佳C.模型在训练集和测试集上都表现良好D.模型在训练集和测试集上都表现不佳三、判断题（每题1分，共10分）1.机器学习是一种人工智能技术，它可以使计算机具有自主学习和决策的能力。（）2.支持向量机是一种无监督学习算法。（）3.神经网络是一种基于生物神经元的计算模型。（）4.决策树是一种基于决策规则的分类算法。（）5.聚类分析是一种将数据分组的方法。（）6.降维技术可以减少数据的维度，提高模型的性能。（）7.机器学习中的过拟合现象是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。（）8.机器学习中的特征工程是指从原始数据中提取有用的特征。（）9.机器学习中的数据预处理是指对数据进行清洗、转换和归一化等操作。（）10.机器学习中的集成学习方法是指将多个模型组合起来，以提高模型的性能。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.机器学习2.支持向量机3.神经网络4.决策树5.聚类分析五、简答题（每题6分，共18分）1.简述机器学习的基本类型及其特点。2.简述支持向量机的核心思想及其应用场景。3.简述神经网络的原理及其在图像识别中的应用。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技术对用户进行个性化推荐。已知用户购买历史数据如下：|用户ID|商品ID|购买时间||||||1|101|2021-01-01||1|102|2021-01-02||1|103|2021-01-03||2|201|2021-01-01||2|202|2021-01-02||2|203|2