1、
2025年高职人工智能技术应用（基础算法）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40分）
（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种算法不属于人工智能基础算法中的搜索算法？（ ）
A. 深度优先搜索 B. 广度优先搜索 C. 快速排序 D. A算法
w2. 在机器学习中，用于模型评估的常用指标不包括以下哪项？（ ）
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D. 标准差
w3. 下列关于决策树算法的说法，错误的是（ ）
2、A. 决策树是一种基于树结构进行决策的算法
B. 每个内部节点是一个属性上的测试
C. 叶节点是类别标签
D. 决策树算法不适合处理数值型数据
w4. 以下哪个算法常用于数据降维？（ ）
A. 支持向量机 B. 主成分分析 C. 朴素贝叶斯 D. K近邻算法
w5. 梯度下降算法是用于求解什么问题的？（ ）
A. 线性回归模型的参数 B. 数据分类 C. 图像识别 D. 聚类分析
w6. 神经网络中的激活函数不具有以下哪种作用？（ ）
A. 引入非线性因素 B. 加快模型训练速度 C. 提高模型的表达能力 D. 防止梯度消失
w7. 以下关于K近邻算
3、法的描述，正确的是（ ）
A. K值越大，模型越容易过拟合
B. 主要用于回归问题
C. 不需要进行训练
D. 对数据的分布没有要求
w8. 随机森林算法是基于什么算法改进而来的？（ ）
A. 决策树 B. 神经网络 C. 支持向量机 D. 聚类算法
第II卷（非选择题 共60分）
w9. （10分）简述深度优先搜索算法的基本思想。
w10. （15分）请说明朴素贝叶斯算法的原理，并举例说明其在文本分类中的应用。
材料：在一个文本分类任务中，有三个类别：体育、科技、娱乐。现有一些文本数据，如“篮球比赛很精彩”“智能手机的新功能”“电影明星的动态”。
4、
w11. （15分）根据上述材料，使用朴素贝叶斯算法对“新款手机发布”这个文本进行分类，并说明计算过程。
w12. （20分）阐述梯度下降算法在训练线性回归模型时的具体步骤，以及如何通过梯度下降找到最优的模型参数。
答案：
w1. C
w2. D
w3. D
w4. B
w5. A
w6. B
w7. C
w8. A
w9. 深度优先搜索算法的基本思想是：从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地探索下去，直到达到目标节点或无法继续前进。如果无法找到目标节点，则回溯到前一步，选择另一条未探索的路径继续搜索，重复这个过程，直到找到目标节点或遍历完所有节点。
w10.
5、 朴素贝叶斯算法的原理是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。它通过计算每个类别下特征出现的概率，来判断给定样本属于哪个类别。在文本分类中，例如对于“新款手机发布”，先统计在体育、科技、娱乐类别中出现“新款手机”“发布”等词的概率，然后根据朴素贝叶斯公式计算该文本属于每个类别的概率，概率最大的类别即为分类结果。
w11. 首先，统计每个类别中“新款手机”“发布”等词出现的次数。对于科技类别，假设出现次数较多。然后计算科技类别下这些词同时出现的概率，以及每个类别单独的概率。根据朴素贝叶斯公式，计算“新款手机发布”属于科技类别的概率，若该概率大于属于体育和娱乐类别的概率，则分类为科技。具体计算时，利用条件概率公式，如P(科技|新款手机发布)=P(新款手机发布|科技)P(科技)/P(新款手机发布)，通过统计的次数来近似计算这些概率。
w12. 梯度下降算法在训练线性回归模型时的具体步骤如下：首先初始化模型参数，然后计算预测值与真实值之间的误差，接着根据误差计算梯度，通过梯度来更新模型参数。不断重复这个过程，直到误差收敛。通过梯度下降找到最优模型参数的原理是：梯度方向是函数值上升最快的方向，那么负梯度方向就是函数值下降最快的方向。沿着负梯度方向更新参数，能使模型在每次迭代中朝着误差减小的方向前进，最终找到使误差最小的最优参数。
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