1、
2025年高职（人工智能技术应用）智能算法应用试题及答案
（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：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 神经网络算法
D. 聚类算法
2. 在深度学习中，用于处理图像数据的卷积神经网络（CNN）主要由以下哪些部分组成？
A. 卷积层、池化层、全连接层
B. 输入层、隐藏层、输出层
C. 线性层、非线性层
2、激活函数层
D. 编码器、解码器、损失函数层
3. 下列关于梯度下降算法的说法，错误的是？
A. 梯度下降是一种迭代优化算法，用于求解函数的最小值。
B. 梯度的方向是函数值下降最快的方向。
C. 梯度下降算法只能用于线性回归问题。
D. 步长的选择对梯度下降算法的收敛速度有影响。
4. 对于一个二分类问题，逻辑回归模型的输出值范围是？
A. [0, 1]
B. (-∞, +∞)
C. [0, +∞)
D. (-1, 1)
5. 以下哪个算法常用于处理自然语言处理中的文本分类任务？
A. 朴素贝叶斯算法
B. 协同过滤算法
C. 关联规则算法
D. PageR
3、ank算法
6. 在强化学习中，智能体通过与环境进行交互，根据什么来学习最优策略？
A. 奖励信号
B. 惩罚信号
C. 状态转移概率
D. 动作空间大小
第II卷（非选择题 共70分）
（一）填空题（共15分）
答题要求：本大题共3小题，每空3分。请将正确答案填写在相应的横线上。
1. 决策树算法中，用于选择划分属性的准则通常有信息增益、______和基尼指数。
2. 循环神经网络（RNN）主要用于处理______数据，如时间序列数据。
3. 在支持向量机中，引入核函数的目的是将低维空间中的线性不可分数据映射到高维空间，使其变得______。
（二）
4、简答题（共20分）
答题要求：本大题共2小题，每题10分。简要回答问题。
1. 简述梯度下降算法的基本步骤。
2. 请说明深度学习中前馈神经网络和反馈神经网络的区别。
（三）算法设计题（共15分）
答题要求：本大题共1小题。请设计一个简单的K近邻算法实现手写数字识别的示例代码（使用Python语言）。要求：描述算法思路，给出关键代码片段并解释。
（四）案例分析题（共15分）
答题材料：在一个电商平台中，为了提高用户购买转化率，需要对用户进行精准营销。通过收集用户的历史购买数据、浏览行为数据等，构建了一个用户画像模型。
答题要求：本大题共3小题，每题5分。根据上述材料
5、回答以下问题。
1. 请分析在构建用户画像模型过程中，可能会用到哪些智能算法？
2. 如何评估用户画像模型的准确性？
3. 若要进一步优化用户画像模型，你认为可以从哪些方面入手？
（五）论述题（共15分）
答题材料：随着人工智能技术的不断发展，智能算法在各个领域得到了广泛应用。然而，智能算法也带来了一些问题，如算法偏见、隐私泄露等。
答题要求：本大题共1小题。请论述智能算法带来的问题以及如何应对这些问题。
答案：
第I卷：1. D 2. A 3. C 4. A 5. A 6. A
第II卷：（一）1. 信息增益比 2. 序列 3. 线性可分
（二）1
6、 梯度下降算法基本步骤：首先确定目标函数，然后初始化参数，接着计算梯度，再根据梯度和步长更新参数，不断重复此过程直到达到收敛条件。2. 前馈神经网络中信息是单向流动，从输入层到隐藏层再到输出层；反馈神经网络存在反馈连接，信息可以在网络中循环流动，能处理动态变化的数据和具有记忆功能。
（三）算法思路：计算测试样本与训练集中每个样本的距离，选择最近的K个邻居，根据K个邻居中出现最多的类别来确定测试样本的类别。关键代码片段：计算距离可使用欧氏距离公式，如d = np.sqrt(np.sum((test_sample - train_samples)2, axis = 1))；选择最近的K个邻居可
7、使用np.argsort(d)[:K]获取索引；确定类别可通过统计K个邻居中各类别的数量，使用np.argmax(np.bincount(neighbor_labels))获取最多的类别。
（四）1. 可能用到聚类算法来对用户进行分类，关联规则算法挖掘用户购买行为之间的关联，决策树算法构建用户画像特征与购买行为的关系模型等。2. 可以通过对比模型预测结果与实际用户购买行为，计算准确率、召回率、F1值等指标来评估。3. 可以增加更多维度的数据，优化算法参数，采用集成学习方法等方面入手。
（五）智能算法带来的问题：算法偏见会导致不公平的决策，如招聘、贷款审批等领域对某些群体产生不利影响；隐私泄露可能导致用户个人信息被非法获取和利用。应对措施：在算法设计阶段，加入公平性约束，确保算法无偏见；加强数据保护和隐私管理，采用加密技术、匿名化处理等手段防止隐私泄露；建立算法评估和监管机制，对算法进行审核和评估，及时发现和纠正问题。
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