1、
2025年高职人工智能技术应用（机器学习应用）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）
（总共10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项填涂在答题卡相应位置。）
w1. 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. 监督学习只能处理分类问题
D. 监督学习不需要训练模型
w2. 在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（ ）
A. 信息
2、增益
B. 基尼系数
C. 均方误差
D. 以上都是
w3. 支持向量机（SVM）的主要作用是（ ）
A. 数据降维
B. 分类和回归
C. 数据聚类
D. 特征提取
w4. 以下哪种算法不属于无监督学习算法（ ）
A. K均值聚类算法
B. 主成分分析算法
C. 决策树算法
D. 高斯混合模型算法
w5. 神经网络中，激活函数的作用是（ ）
A. 增加模型的复杂度
B. 对神经元的输入进行非线性变换
C. 加快模型的训练速度
D. 防止模型过拟合
w6. 在梯度下降算法中，步长的选择对算法收敛速度的影响是（ ）
A. 步长越大，
3、收敛速度越快
B. 步长越小，收敛速度越快
C. 步长适中时收敛速度最快
D. 步长与收敛速度无关
w7. 随机森林算法是基于（ ）
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 神经网络
D. 聚类算法
w8. 以下关于模型评估指标的说法，错误的是（ ）
A. 准确率适用于分类问题
B. 均方误差适用于回归问题
C. F1值越高，模型性能越差
D. ROC曲线可以用于评估分类模型的性能
w9. 当模型出现过拟合现象时，可以采取的措施是（ ）
A. 增加训练数据
B. 减少模型复杂度
C. 增加模型复杂度
D. 提高学习率
w10. 以下哪个
4、不是机器学习中常用的特征选择方法（ ）
A. 主成分分析
B. 信息增益
C. 岭回归
D. 卡方检验
第II卷（非选择题 共70分）
w11. （10分）简述机器学习中分类算法和回归算法的区别。
w12. （15分）请详细说明K均值聚类算法的原理及步骤。
w13. （15分）给定以下数据集：{(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)}，使用线性回归模型拟合该数据，求回归方程。
材料：在一个图像识别任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。训练数据包含1000张猫和狗的图片，其中猫的图片500张，狗的图片500张。经过
5、多次迭代训练后，模型在测试集上的准确率为80%。
w14. （15分）分析该卷积神经网络在图像识别任务中的表现，并提出可能的改进措施。
材料：某电商平台收集了用户的购买记录、浏览记录等数据，希望通过机器学习算法预测用户的购买行为，以便进行精准营销。
w15. （15分）请设计一个基于机器学习的用户购买行为预测方案，包括使用的算法、数据预处理步骤等。
答案：
w1. B
w2. A
w3. B
w4. C
w5. B
w6. C
w7. A
w8. C
w9. B
w10. C
w11. 分类算法用于预测离散的类别标签，比如判断邮件是否为垃圾邮件等；
6、回归算法用于预测连续的数值，比如预测房价等。分类算法的输出是类别，回归算法的输出是数值。分类算法评估指标常用准确率、召回率等，回归算法常用均方误差等。
w12. 原理：根据数据点之间的相似度将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇的数据点相似度低。步骤如下：首先随机选择K个初始聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的中心；重复上述步骤直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。
w13. 设线性回归方程为y = ax + b。先计算均值：x均值=(1 + 2 + 3 + 4 + 5)/5 = 3，y均值=(2
7、 3 + 4 + 5 + 6)/5 = 4。计算a：分子为[(1 - 3)(2 - 4)+(2 - 3)(3 - 4)+(3 - 3)(4 - 4)+(4 - 3)(5 - 4)+(5 - 3)(6 - 4)] = 10，分母为[(1 - 3)^2+(2 - 3)^2+(3 - 3)^2+(4 - 3)^2+(5 - 3)^2] = 10，所以a = 1。再计算b：b = y均值 - a x均值 = 4 - 1 3 = 1。回归方程为y = x + 1。
w14. 表现分析：80%的准确率表明模型有一定的识别能力，但仍有提升空间。改进措施：增加训练数据量，可能提高模型泛化能力；优化网络结构，比如调整卷积层和池化层参数；采用数据增强技术，如旋转、翻转图片等增加数据多样性；尝试不同优化算法，如Adam等，可能加快收敛速度提高准确率。
w15. 算法选择：可以使用决策树算法，它能处理多种类型数据且可解释性强。数据预处理步骤：清洗数据，去除重复、缺失值；对购买记录等进行编码，将类别数据数字化；进行特征工程，提取如购买频率、购买金额等有价值特征；划分训练集和测试集，比例可设为8:2。训练模型后用测试集评估，根据结果调整模型参数，最后用于预测用户购买行为。
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