三江学院《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第一学期期末试卷(B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页三江学院《机器学习：模型与算法》2025-2026学年第一学期期末试卷(B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.神经网络D.聚类算法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.特征重要性排序D.主成分分析3.下列哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.层次聚类C.聚类层次树D.线性回归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.生成对抗网络D.线性回归5.在机器学习中，以下哪个不是模型评估指标？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.特征选择B.特征提取C.特征降维D.特征嵌入7.在机器学习中，以下哪个不是强化学习中的策略学习方法？A.值函数方法B.策略梯度方法C.深度Q网络D.线性回归8.下列哪个不是机器学习中的优化算法？A.梯度下降法B.牛顿法C.随机梯度下降法D.拉格朗日乘数法9.在机器学习中，以下哪个不是特征降维的方法？A.主成分分析B.线性判别分析C.特征选择D.特征嵌入10.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.神经网络D.聚类算法11.在机器学习中，以下哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.层次聚类C.聚类层次树D.线性回归12.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.生成对抗网络D.线性回归13.在机器学习中，以下哪个不是模型评估指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数14.下列哪个不是特征提取的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征降维D.特征嵌入15.在机器学习中，以下哪个不是强化学习中的策略学习方法？A.值函数方法B.策略梯度方法C.深度Q网络D.线性回归16.在机器学习中，以下哪个不是机器学习中的优化算法？A.梯度下降法B.牛顿法C.随机梯度下降法D.拉格朗日乘数法17.在机器学习中，以下哪个不是特征降维的方法？A.主成分分析B.线性判别分析C.特征选择D.特征嵌入18.在机器学习中，以下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.神经网络D.聚类算法19.在机器学习中，以下哪个不是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.层次聚类C.聚类层次树D.线性回归20.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.生成对抗网络D.线性回归二、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.神经网络D.聚类算法2.以下哪些是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.层次聚类C.聚类层次树D.线性回归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.生成对抗网络D.线性回归4.以下哪些是机器学习中的优化算法？A.梯度下降法B.牛顿法C.随机梯度下降法D.拉格朗日乘数法5.以下哪些是特征提取的方法？A.特征选择B.特征提取C.特征降维D.特征嵌入6.以下哪些是强化学习中的策略学习方法？A.值函数方法B.策略梯度方法C.深度Q网络D.线性回归7.以下哪些是机器学习中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.聚类算法8.以下哪些是无监督学习中的聚类算法？A.K-meansB.层次聚类C.聚类层次树D.线性回归9.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.生成对抗网络D.线性回归10.以下哪些是机器学习中的优化算法？A.梯度下降法B.牛顿法C.随机梯度下降法D.拉格朗日乘数法三、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输入输出数据对模型进行训练的过程。（）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.机器学习中的优化算法可以提高模型的性能。（）5.特征提取是指从原始数据中提取出有用的信息。（）6.强化学习中的策略学习方法是指通过学习策略来优化决策过程。（）7.机器学习中的分类算法可以将数据集划分为多个类别。（）8.无监督学习中的聚类算法可以将数据集划分为多个类别。（）9.深度学习中的神经网络结构可以自动提取特征。（）10.机器学习中的优化算法可以提高模型的性能。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.机器学习2.监督学习3.无监督学习4.深度学习5.优化算法五、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、无监督学习和半监督学习的区别。3.简述深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络的特点。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