2025年高职（大数据分析与应用）机器学习基础阶段测试题及答案.doc

2025年高职（大数据分析与应用）机器学习基础阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（ ）
A. 监督学习不需要标注数据
B. 监督学习的目标是预测输入数据的类别或数值
C. 监督学习中没有明确的目标变量
D. 监督学习主要用于数据聚类

2. 决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（ ）
A. 信息增益
B. 均方误差
C. 余弦相似度
D. 欧氏距离

3. 下列哪种算法不属于线性模型（ ）
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 支持向量机
D. 决策树

4. 在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响。当K值较小时，模型（ ）
A. 对噪声数据更鲁棒
B. 更容易受到噪声数据的影响
C. 泛化能力更强
D. 分类边界更平滑

5. 支持向量机的核心思想是（ ）
A. 最大化分类间隔
B. 最小化分类间隔
C. 最大化数据点到超平面的距离
D. 最小化数据点到超平面的距离

6. 以下关于神经网络的说法，错误的是（ ）
A. 神经网络由多个神经元组成
B. 神经元之间通过权重连接
C. 神经网络只能处理线性问题
D. 反向传播算法用于训练神经网络

7. 在深度学习中，常用的激活函数不包括（ ）
A. Sigmoid函数
B. ReLU函数
C. 指数函数
D. Tanh函数

8. 对于梯度下降算法，以下说法正确的是（ ）
A. 步长越大，收敛速度越快
B. 步长越小，收敛速度越快
C. 步长的选择不影响收敛速度
D. 步长过大可能导致无法收敛

9. 交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，以下不属于交叉验证的是（ ）
A. 留一法
B. 随机划分法
C. 十折交叉验证
D. 自助法

10. 以下哪种数据预处理操作可以用于处理缺失值（ ）
A. 归一化
B. 标准化
C. 填充缺失值
D. 数据抽样

第II卷（非选择题，共70分）

二、填空题（共10分）
答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。

1. 机器学习中，数据集通常分为训练集、______和测试集。
2. 决策树的每个内部节点是一个______测试。
3. 线性回归模型的目标是找到一条直线，使得预测值与真实值之间的______最小。
4. 在聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______等。
5. 深度学习中，卷积神经网络主要用于处理______数据。

三、简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，语言简洁明了。

1. 简述监督学习和无监督学习的区别。（5分）
2. 说明决策树算法中信息增益的计算方法。（5分）
3. 什么是支持向量机的核函数？有哪些常见的核函数？（5分）
4. 简述梯度下降算法的基本原理。（5分）

四、综合题（共20分）
材料：某数据集包含多个特征和一个目标变量，目标变量为类别型变量。现要使用决策树算法对该数据集进行分类。

答题要求：根据材料回答以下问题，要求步骤清晰，逻辑连贯。

1. 请说明决策树算法在构建过程中如何选择划分属性？（10分）
2. 决策树构建完成后，如何对新的数据进行分类预测？（10分）

五、算法设计题（共20分）
材料：给定一个简单的数据集，包含两个特征x1和x2，以及对应的目标变量y。要求使用线性回归算法拟合一个线性模型。

答题要求：设计一个线性回归算法的实现步骤，包括模型训练和预测过程。（20分）

答案：
1. B
2. A
3. D
4. B
5. A
6. C
7. C
8. D
9. D
10. C
1. 验证集
2. 属性
3. 均方误差
4. 曼哈顿距离
5. 图像
1. 监督学习有标注数据，目标是预测输入数据的类别或数值；无监督学习无标注数据，主要用于数据聚类、降维等。
2. 信息增益 = 父节点信息熵 - 子节点信息熵的加权和。
3. 核函数用于将低维空间的数据映射到高维空间。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。
4. 梯度下降算法通过不断调整模型参数，使得损失函数值逐渐减小，沿着梯度的反方向移动。
1. 决策树构建过程中，通过计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大 的属性作为划分属性。信息增益越大，划分后数据集的纯度越高。
2. 决策树构建完成后，对于新的数据，从根节点开始，根据划分属性的值依次向下遍历，直到到达叶节点，叶节点的类别即为预测结果。
实现步骤：
1. 初始化模型参数。
2. 计算损失函数。
3. 使用梯度下降算法更新模型参数。
4. 重复步骤2和3，直到损失函数收敛。
5. 对于新的数据，使用训练好的模型参数进行预测。