广西生态工程职业技术学院《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页广西生态工程职业技术学院《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.强化学习D.神经网络2.在监督学习中，以下哪项不是损失函数的作用？A.衡量预测值与真实值之间的差异B.激励模型学习C.控制学习过程D.提高模型性能3.以下哪项不是支持向量机的核心思想？A.寻找最佳的超平面B.将数据投影到高维空间C.通过核函数实现非线性变换D.最大化间隔4.在决策树中，以下哪项不是剪枝的目的？A.减少过拟合B.提高模型泛化能力C.简化模型结构D.增加训练时间5.以下哪项不是深度学习的特点？A.数据驱动B.自动特征提取C.模型复杂度高D.计算效率高6.在K-近邻算法中，以下哪项不是影响算法性能的因素？A.K值的选择B.距离度量方法C.特征选择D.数据预处理7.以下哪项不是贝叶斯网络的优点？A.适用于不确定性问题B.可以处理缺失数据C.可以进行推理和预测D.模型复杂度低8.在聚类分析中，以下哪项不是层次聚类算法的特点？A.基于距离度量B.可以处理任意形状的数据C.可以进行可视化D.可以进行模型选择9.以下哪项不是遗传算法的步骤？A.初始化种群B.选择C.交叉D.变异E.适应度评估10.在人工神经网络中，以下哪项不是激活函数的作用？A.引入非线性B.提高模型性能C.控制梯度D.加速收敛11.以下哪项不是深度学习中的注意力机制？A.提高模型对重要特征的关注B.减少计算量C.提高模型泛化能力D.增加模型复杂度12.以下哪项不是支持向量机的核心思想？A.寻找最佳的超平面B.将数据投影到高维空间C.通过核函数实现非线性变换D.最大化间隔13.以下哪项不是决策树的特点？A.易于理解和解释B.模型复杂度低C.可以处理非线性问题D.对异常值敏感14.以下哪项不是深度学习的特点？A.数据驱动B.自动特征提取C.模型复杂度高D.计算效率高15.以下哪项不是K-近邻算法的特点？A.简单易实现B.对噪声数据敏感C.对特征缩放敏感D.模型复杂度低16.以下哪项不是贝叶斯网络的优点？A.适用于不确定性问题B.可以处理缺失数据C.可以进行推理和预测D.模型复杂度低17.以下哪项不是层次聚类算法的特点？A.基于距离度量B.可以处理任意形状的数据C.可以进行可视化D.可以进行模型选择18.以下哪项不是遗传算法的步骤？A.初始化种群B.选择C.交叉D.变异E.适应度评估19.以下哪项不是人工神经网络的特点？A.数据驱动B.自动特征提取C.模型复杂度高D.计算效率高20.以下哪项不是深度学习中的注意力机制？A.提高模型对重要特征的关注B.减少计算量C.提高模型泛化能力D.增加模型复杂度二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是机器学习的应用领域？A.自然语言处理B.计算机视觉C.医疗诊断D.金融风控2.以下哪些是监督学习的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K-近邻算法D.神经网络3.以下哪些是无监督学习的聚类算法？A.K-均值聚类B.层次聚类C.密度聚类D.聚类层次4.以下哪些是强化学习的策略？A.蒙特卡洛策略B.Q学习C.SarsaD.深度Q网络5.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值6.以下哪些是机器学习中的特征工程方法？A.特征选择B.特征提取C.特征缩放D.特征组合7.以下哪些是机器学习中的模型评估方法？A.交叉验证B.留一法C.自由参数法D.留出法8.以下哪些是机器学习中的优化算法？A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.牛顿法D.共轭梯度法9.以下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.弹性网络D.稀疏性正则化10.以下哪些是机器学习中的集成学习方法？A.随机森林B.AdaBoostC.XGBoostD.LightGBM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.监督学习需要标记数据，无监督学习不需要标记数据。（）3.支持向量机是一种无监督学习算法。（）4.决策树是一种基于实例的学习算法。（）5.K-近邻算法是一种基于模型的学习算法。（）6.贝叶斯网络是一种概率图模型。（）7.层次聚类算法是一种基于距离度量的聚类算法。（）8.遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法。（）9.人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型。（）10.深度学习是一种层次化的神经网络模型。（）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.强化学习5.特征工程五、简答题（每题6分，共18分）1.简述机器学习的分类。2.简述监督学习中的损失函数的作用。3.简述支持向量机的核心思想。4.简述决策树的剪枝目的。5.简述深度学习的特点。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。现有用户数据包括用户年龄、性别、职业、消费金额等特征，