2025年人工智能工程师专业知识考核试卷——机器学习算法原理与实践试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷——机器学习算法原理与实践试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于机器学习的三大主要流派？

A.监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

2.在机器学习评价中，当我们希望模型对新数据的泛化能力更强时，通常更关注哪个指标？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

3.下列哪种算法属于监督学习中的分类算法？

A.K-Means聚类

B.线性回归

C.朴素贝叶斯

D.主成分分析

4.决策树算法在构建过程中，常用的选择分裂属性的标准是？

A.信息熵

B.均方误差

C.相关系数

D.方差分析

5.支持向量机（SVM）通过什么将非线性可分的数据映射到高维空间，使其线性可分？

A.特征选择

B.核函数

C.正则化项

D.降维

6.对于线性回归模型`y=wx+b`，如果学习率设置得太高，可能会导致模型训练过程？

A.收敛速度变慢

B.发散

C.收敛到局部最优

D.无法收敛

7.在处理缺失值时，以下哪种方法是常见的填充策略？

A.使用常数填充

B.使用众数填充（分类数据）

C.使用中位数填充

D.以上都是

8.逻辑回归模型输出的是？

A.连续值

B.离散类别标签

C.概率值

D.聚类中心

9.交叉验证（Cross-Validation）主要目的是什么？

A.提高模型的训练速度

B.减少模型训练所需的数据量

C.更可靠地评估模型的泛化能力

D.避免过拟合

10.下列哪种技术属于特征工程中的特征变换方法？

A.特征选择

B.特征编码

C.标准化

D.降维

二、简答题（每题5分，共25分）

1.简述过拟合和欠拟合的概念，并分别提出一种应对策略。

2.解释什么是特征工程，并列举至少三种常见的特征工程方法。

3.描述朴素贝叶斯分类器的基本原理及其核心假设。

4.简述使用交叉验证（例如，K折交叉验证）评估机器学习模型性能的基本步骤。

5.说明数据标准化（如Z-score标准化）的目的是什么，并写出其计算公式。

三、计算题（每题10分，共20分）

1.假设我们使用梯度下降法求解线性回归模型`y=wx+b`的参数。给定以下数据点：(1,2),(2,3),(3,5)和学习率`alpha=0.1`。请计算经过一次迭代后，参数`w`和`b`的更新值。（提示：首先计算均方误差关于`w`和`b`的偏导数）。

2.假设一个逻辑回归模型的输出函数（Sigmoid函数）为`P(y=1|x)=1/(1+e^(-z))`，其中`z=w0*x0+w1*x1+b`。如果模型参数`w0=1`,`w1=-1`,`b=0`，且输入特征`x=[x0,x1]=[1,-1]`。请计算该模型输出`P(y=1|x)`的值。

四、实践应用题（共35分）

假设你获得了一份包含用户基本信息（年龄、性别、年收入）和购买行为（是否购买某产品）的数据集。数据集的部分内容如下（单位：元，购买为1，未购买为0）：

```

年龄,性别,年收入,是否购买

25,男,30000,0

35,女,50000,1

45,男,80000,1

28,女,40000,0

50,男,120000,1

...

```

请根据以下要求，完成以下任务（假设你使用Python和Scikit-learn库）：

1.数据准备（5分）：加载该数据集（假设数据已存储为`data.csv`文件）。将数据集划分为特征矩阵`X`和目标向量`y`。将数据集进一步划分为训练集（80%）和测试集（20%），并确保划分是随机且可复现的（例如，设置随机种子为42）。

2.数据预处理（10分）：

*对性别进行编码，将其转换为数值特征（例如，男=0，女=1）。

*对年龄和年收入进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

3.模型训练与评估（15分）：

*使用逻辑回归模型(`LogisticRegression`)在训练集上进行训练。

*在训练集