高职第三学年（人工智能技术应用）机器学习基础2026年综合测试题.doc

高职第三学年（人工智能技术应用）机器学习基础2026年综合测试题

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）
1. 题目：以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（ ）
A. 监督学习不需要给定训练数据的标签
B. 监督学习的目标是让模型学习数据中的特征分布
C. 监督学习主要包括分类和回归任务
D. 监督学习不能用于预测问题
2. 题目：在决策树中，信息增益的作用是（ ）
A. 衡量划分数据集后纯度的提升
B. 决定树的深度
C. 评估模型的泛化能力
D. 确定叶子节点的类别
3. 题目：下列哪种算法不属于基于距离度量的聚类算法（ ）
A. K-Means算法
B. DBSCAN算法
C. 层次聚类算法
D. 朴素贝叶斯算法
4. 题目：对于线性回归模型，以下说法错误的是（ ）
A. 线性回归模型的目标是找到一条直线来拟合数据
B. 线性回归模型可以处理非线性关系
C. 最小二乘法是求解线性回归模型参数的常用方法
D. R平方值越大，说明模型拟合效果越好
5. 题目：在支持向量机中，核函数的作用是（ ）
A. 将低维数据映射到高维空间
B. 计算数据点之间的距离
C. 确定支持向量的数量
D. 对数据进行归一化处理
6. 题目：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. 题目：在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于（ ）
A. 图像识别
B. 自然语言处理
C. 推荐系统
D. 强化学习
8. 题目：下列哪个指标可以用来评估分类模型的性能（ ）
A. 均方误差
B. 准确率
C. 召回率
D. F1值
9. 题目：在机器学习中，交叉验证的主要目的是（ ）
A. 提高模型的训练速度
B. 评估模型的泛化能力
C. 减少数据量
D. 确定模型的超参数
10. 题目：以下哪种方法可以用于处理机器学习中的过拟合问题（ ）
A. 增加训练数据
B. 减少模型复杂度
C. 提高学习率
D. 增加特征数量

二、多项选择题（总共５题，每题5分，每题有两个或以上正确答案，请将正确答案填入括号内）
1. 题目：以下属于机器学习中无监督学习算法的有（ ）
A. 主成分分析（PCA）
B. 支持向量机（SVM）
C. 聚类算法（如K-Means）
D. 决策树算法
2. 题目：在决策树构建过程中，可能会用到的分裂准则有（ ）
A. 信息增益
B. 信息增益率
C. 基尼指数
D. 均方误差
3. 题目：对于K-Means聚类算法，以下说法正确的是（ ）
A. 需要事先指定聚类的类别数K
B. 初始聚类中心的选择会影响聚类结果
C. 算法收敛后，聚类中心不再变化
D. 适用于处理具有球形分布的数据
4. 题目：在评估回归模型时，可以使用的指标有（ ）
A. 平均绝对误差（MAE）
B. 均方误差（MSE）
C. 决定系数（R平方）
D. 准确率
5. 题目：以下哪些是深度学习中常用的优化器（ ）
A. 随机梯度下降（SGD）
B. 自适应矩估计（Adam）
C. 带动量的随机梯度下降（SGD with Momentum）
D. 牛顿法

三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打“√”，错的打“×”）
1. 题目：机器学习就是让计算机自动从数据中学习模式和规律。（ ）
2. 题目：监督学习中的训练数据必须包含所有可能出现的情况。（ ）
3. 题目：决策树的深度越大，模型的泛化能力越强。（ ）
4. 题目：K-Means聚类算法的聚类结果与初始聚类中心的选择无关。（ ）
5. 题目：线性回归模型只能用于预测连续型变量。（ ）
6. 题目：支持向量机中的最优分类超平面一定能将所有数据点正确分类。（ ）
7. 题目：神经网络中的神经元越多，模型的性能就越好。（）
8. 题目：在深度学习中，卷积层的主要作用是提取数据的特征。（ ）
9. 题目：分类模型的准确率越高，召回率也一定越高。（ ）
10. 题目：交叉验证中，K折交叉验证的K值越大，模型评估的稳定性越好。（ ）

四、简答题（总共3题，每题10分）
1. 题目：请简要介绍一下机器学习中的分类算法，并说明它们的优缺点。
2. 题目：解释一下什么是模型的过拟合和欠拟合，并分别说明如何解决这两个问题。
3. 题目：在处理文本数据时，常用的机器学习方法有哪些？请举例说明。

五、综合题（总共2题，每题15分）
1. 题目：假设你有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量。请设计一个完整的机器学习流程，包括数据预处理、模型选择、训练和评估，以预测目标变量的值。
2. 题目：请描述一下卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理，并说明它在图像识别中的优势。

答案
1. 选择题答案: 1. C 2. A 3. D 4. B 5. A 6. C 7. A 8. BCD 9. B 10. B
2. 多项选择题答案: 1. AC 2. ABC 3. ABD 4. ABC 5. ABC
3. 判断题答案: 1. √ 2. × 3. × 4. × 5. √ 6. × 7. × 8. √ 9. × 10. √
4. 简答题答案：
(1) 分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。决策树易理解但易过拟合；支持向量机对小数据和高维数据效果好但计算复杂；朴素贝叶斯简单高效但对特征独立性要求高。
(2) 过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上差，可通过减少特征、简化模型、正则化等解决。欠拟合是模型在训练集和测试集上表现都差，可增加数据、增加特征、换更复杂模型解决。
(3) 常用方法有朴素贝叶斯用于文本分类；支持向量机可处理文本数据；神经网络如循环神经网络用于处理序列文本。
5. 综合题答案：
(1) 数据预处理包括清洗、归一化等。模型选择可根据数据特点选决策树等。训练用训练数据调参。评估用测试数据计算准确率等指标。
(2) CNN由卷积层、池化层、全连接层组成。工作原理是以卷积核提取特征，池化层降维，全连接层分类。优势是能自动提取图像特征，对平移、旋转等有鲁棒性。