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2025年人工智能与机器学习试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种损失函数最适合逻辑回归的二分类任务？

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）

C.合页损失（HingeLoss）

D.绝对误差（MAE）

2.在训练深度神经网络时，若梯度消失问题严重，最可能的原因是？

A.使用了ReLU激活函数

B.网络层数过深且使用Sigmoid激活函数

C.学习率设置过大

D.批量归一化（BatchNorm）层被移除

3.以下哪项不属于无监督学习任务？

A.客户分群（Clustering）

B.主成分分析（PCA）降维

C.图像风格迁移（StyleTransfer）

D.垃圾邮件分类

4.在支持向量机（SVM）中，引入核函数（KernelFunction）的主要目的是？

A.解决线性不可分问题

B.减少计算复杂度

C.提高模型泛化能力

D.避免过拟合

5.以下哪种优化算法通过动量（Momentum）机制加速收敛？

A.SGD（随机梯度下降）

B.Adam

C.RMSprop

D.以上均是

6.在决策树（DecisionTree）中，信息增益（InformationGain）的计算基于？

A.基尼系数（GiniImpurity）

B.熵（Entropy）

C.均方误差

D.交叉熵

7.自然语言处理（NLP）中，Transformer模型的核心机制是？

A.循环神经网络（RNN）

B.自注意力机制（Self-Attention）

C.卷积神经网络（CNN）

D.长短期记忆网络（LSTM）

8.评估一个二分类模型时，若样本类别极不均衡（如正类占1%），最不适合的指标是？

A.准确率（Accuracy）

B.F1分数（F1-Score）

C.AUC-ROC

D.召回率（Recall）

9.以下哪项是过拟合（Overfitting）的典型表现？

A.训练集误差低，测试集误差高

B.训练集误差高，测试集误差低

C.训练集和测试集误差均高

D.训练集和测试集误差均低

10.在强化学习（ReinforcementLearning）中，“奖励延迟”（RewardDelay）问题通常通过哪种方法缓解？

A.经验回放（ExperienceReplay）

B.时间差分（TemporalDifference,TD）学习

C.ε-贪心策略（ε-Greedy）

D.策略梯度（PolicyGradient）

二、填空题（每空2分，共20分）

1.机器学习中，正则化（Regularization）的两种主要形式是______和______。

2.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的作用是______，池化层的作用是______。

3.Transformer模型中的位置编码（PositionalEncoding）用于______。

4.循环神经网络（RNN）的主要缺陷是______，而LSTM通过______结构缓解了这一问题。

5.评估回归模型性能的常用指标包括______和______（至少写出两个）。

三、简答题（每题8分，共40分）

1.简述监督学习（SupervisedLearning）与无监督学习（UnsupervisedLearning）的核心区别，并各举一例说明。

2.解释批量归一化（BatchNormalization）在深度学习中的作用及其实现原理。

3.为什么深度神经网络需要使用非线性激活函数？若仅使用线性激活函数会导致什么问题？

4.分析过拟合（Overfitting）产生的原因，并列出至少三种解决方法。

5.对比生成对抗网络（GAN）与变分自编码器（VAE）在生成模型中的差异，说明各自的优缺点。

四、计算题（每题10分，共20分）

1.假设有一个逻辑回归模型，参数向量为w=[0.5,-0.3]，偏置b=0.2。输入样本x=[2,3]，计算该样本的预测概率（sigmoid函数：σ(z)=1/(1+e^(-z))）。

2.给定训练数据集如下（二分类，正类为1，负类为0）：

|特征1（x?）|特征2（x?）|类别（y）|

|||--|

|1|2|0|

|3|4