成都职业技术学院《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页成都职业技术学院《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.混合学习2.在机器学习中，以下哪项不是特征工程的一部分？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征归一化3.以下哪项不是常见的机器学习算法？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.逻辑回归4.在监督学习中，以下哪项不是损失函数？A.交叉熵损失B.均方误差C.算术平均D.最大似然5.以下哪项不是深度学习的特点？A.使用多层神经网络B.能够处理复杂数据C.需要大量数据D.计算效率高6.在机器学习中，以下哪项不是模型评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数7.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，但在测试集上表现差B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现差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差8.以下哪项不是特征选择的方法？A.基于模型的特征选择B.基于统计的特征选择C.基于相关性的特征选择D.基于距离的特征选择9.在机器学习中，以下哪项不是正则化方法？A.L1正则化B.L2正则化C.L1-L2正则化D.随机梯度下降10.以下哪项不是神经网络中的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax11.在机器学习中，以下哪项不是聚类算法？A.K-meansB.DBSCANC.层次聚类D.决策树12.以下哪项不是降维技术？A.主成分分析B.主成分回归C.线性判别分析D.线性回归13.在机器学习中，以下哪项不是异常检测算法？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.AutoencodersD.K-means14.以下哪项不是强化学习中的策略？A.贪婪策略B.蒙特卡洛策略C.Q学习D.深度Q网络15.在机器学习中，以下哪项不是时间序列分析的方法？A.ARIMAB.LSTMC.RNND.KNN16.以下哪项不是自然语言处理中的任务？A.文本分类B.机器翻译C.语音识别D.数据可视化17.在机器学习中，以下哪项不是数据预处理步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归一化18.以下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.算术平均D.最大似然19.在机器学习中，以下哪项不是特征提取的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征归一化20.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，但在测试集上表现差B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现差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差二、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.混合学习2.以下哪些是特征工程的一部分？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征归一化3.以下哪些是常见的机器学习算法？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.逻辑回归4.以下哪些是损失函数？A.交叉熵损失B.均方误差C.算术平均D.最大似然5.以下哪些是深度学习的特点？A.使用多层神经网络B.能够处理复杂数据C.需要大量数据D.计算效率高6.以下哪些是模型评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数7.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，但在测试集上表现差B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现差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差8.以下哪些是特征选择的方法？A.基于模型的特征选择B.基于统计的特征选择C.基于相关性的特征选择D.基于距离的特征选择9.以下哪些是正则化方法？A.L1正则化B.L2正则化C.L1-L2正则化D.随机梯度下降10.以下哪些是神经网络中的激活函数？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Softmax三、判断题（每题1分，共10分）1.机器学习是人工智能的一个分支。（）2.特征工程是机器学习中的预处理步骤。（）3.机器学习算法都是监督学习算法。（）4.深度学习需要大量的计算资源。（）5.机器学习模型都是无监督学习模型。（）6.模型评估指标都是基于测试集的。（）7.过拟合是机器学习中的常见问题。（）8.特征选择和特征提取是等价的。（）9.正则化是防止过拟合的一种方法。（）10.机器学习算法都是基于统计的。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.机器学习2.特征工程3.深度学习4.模型评估5.过拟合五、简答题（每题6分，共18分）1.简述机器学习的基本流程。2.简述特征工程的作用。3.简述深度学习在图像识别中的应用。六、案例分析题（1题，满分