广西生态工程职业技术学院《机器学习：模型与算法》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页广西生态工程职业技术学院《机器学习：模型与算法》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.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.K最近邻D.主成分分析2.在机器学习中，以下哪个不是特征选择的方法？A.相关性分析B.递归特征消除C.朴素贝叶斯D.特征重要性3.下列哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.高斯混合模型C.主成分分析D.决策树4.下列哪个不是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.随机森林5.在机器学习中，以下哪个不是评估模型性能的指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数6.下列哪个不是特征提取的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.朴素贝叶斯D.特征重要性7.在机器学习中，以下哪个不是降维的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.K最近邻D.特征重要性8.下列哪个不是机器学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.主成分分析9.在机器学习中，以下哪个不是评估模型性能的指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数10.下列哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.高斯混合模型C.主成分分析D.决策树11.在机器学习中，以下哪个不是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.随机森林12.下列哪个不是特征提取的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.朴素贝叶斯D.特征重要性13.在机器学习中，以下哪个不是降维的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.K最近邻D.特征重要性14.下列哪个不是机器学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.主成分分析15.在机器学习中，以下哪个不是评估模型性能的指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数16.下列哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.高斯混合模型C.主成分分析D.决策树17.在机器学习中，以下哪个不是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.随机森林18.下列哪个不是特征提取的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.朴素贝叶斯D.特征重要性19.在机器学习中，以下哪个不是降维的方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.K最近邻D.特征重要性20.下列哪个不是机器学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.主成分分析二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是监督学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.主成分分析2.以下哪些是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.高斯混合模型C.主成分分析D.决策树3.以下哪些是深度学习中的神经网络结构？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.支持向量机D.随机森林4.以下哪些是机器学习中的特征选择方法？A.相关性分析B.递归特征消除C.朴素贝叶斯D.特征重要性5.以下哪些是机器学习中的降维方法？A.主成分分析B.递归特征消除C.K最近邻D.特征重要性三、判断题（每题1分，共10分）1.机器学习中的监督学习是指通过已知的输入和输出数据来训练模型。（）2.无监督学习中的聚类算法可以将数据集划分为多个类别。（）3.深度学习中的神经网络结构可以自动提取特征。（）4.机器学习中的特征选择方法可以提高模型的性能。（）5.机器学习中的降维方法可以减少数据的维度。（）6.机器学习中的分类算法可以将数据集划分为多个类别。（）7.机器学习中的聚类算法可以将数据集划分为多个类别。（）8.机器学习中的特征提取方法可以提高模型的性能。（）9.机器学习中的降维方法可以提高模型的性能。（）10.机器学习中的分类算法可以将数据集划分为多个类别。（）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.特征提取五、简答题（每题6分，共18分）1.简述机器学习的应用领域。2.简述监督学习、无监督学习和深度学习之间的区别。3.简述特征选择和特征提取的区别。六、案例分析题（1题，满分12分）某电商平台收集了大量的用户购买数据，包