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2025年人工智能工程师核心技能考核试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填入括号内）

1.下列哪一项不属于机器学习的常见分类？

(A)监督学习

(B)无监督学习

(C)强化学习

(D)集成学习

2.在评估一个分类模型时，如果对模型在正负样本上表现同等重视，那么通常优先考虑的指标是？

(A)精确率

(B)召回率

(C)F1分数

(D)AUC

3.决策树算法在处理非线性关系时表现较好，其主要原因是？

(A)使用了线性回归作为基函数

(B)通过树的结构可以自然地拟合复杂的决策边界

(C)对输入数据进行强归一化处理

(D)依赖大量特征进行组合

4.支持向量机（SVM）中，用于控制分类超平面间隔大小的参数是？

(A)学习率

(B)正则化参数C

(C)核函数参数

(D)迭代次数

5.下列哪种技术主要用于处理文本数据中的高维稀疏特征问题？

(A)主成分分析（PCA）

(B)K-均值聚类

(C)TF-IDF（词频-逆文档频率）

(D)K-近邻（KNN）

6.神经网络中，用于引入非线性因素的单元通常是？

(A)输入层神经元

(B)输出层神经元

(C)激活函数层神经元

(D)批归一化层神经元

7.在卷积神经网络（CNN）中，下列哪个组件主要负责提取局部特征？

(A)全连接层

(B)池化层

(C)卷积层

(D)归一化层

8.适用于处理序列数据，并能捕捉时间依赖性的神经网络模型是？

(A)卷积神经网络（CNN）

(B)多层感知机（MLP）

(C)循环神经网络（RNN）

(D)生成对抗网络（GAN）

9.在机器学习模型训练过程中，如果模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差，最可能发生的情况是？

(A)过拟合

(B)欠拟合

(C)数据偏差

(D)样本噪声

10.下列哪个库是Python中用于数据分析和处理的常用库？

(A)Matplotlib

(B)Scikit-learn

(C)TensorFlow

(D)Pandas

二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填入横线上）

1.机器学习中，通过提供带有标签的数据进行训练的学习方式称为________学习。

2.K-均值聚类算法是一种常用的________学习算法。

3.在神经网络反向传播算法中，用于衡量网络输出与期望输出之间差异的函数称为________函数。

4.深度学习模型通常需要大量的________来进行训练。

5.在自然语言处理中，将文本转换为数值向量的常用方法包括________和词嵌入。

6.为了防止过拟合，常用的正则化技术包括L1正则化和________正则化。

7.使用Python进行机器学习任务时，Scikit-learn库提供了大量的________和评估工具。

8.图像分类任务的目标是判断图像属于预定义的几个类别中的________。

9.在大数据处理中，Hadoop生态系统中的________是一个分布式文件系统。

10.人工智能伦理关注人工智能发展可能带来的社会、法律和道德问题，如________和算法偏见。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述过拟合和欠拟合的概念，并分别说明可能导致这两种情况的原因。

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.简述监督学习、无监督学习和强化学习的主要区别。

4.说明在使用深度学习模型进行预测之前，通常需要进行模型评估的原因。

四、计算题（10分）

假设有一个二分类问题，使用逻辑回归模型进行预测。给定以下模型参数和输入样本，计算该样本的预测概率（即属于正类的概率）。请写出计算过程。

已知模型参数：

-输入特征：x1=3,x2=-1

-权重向量：w=[0.5,-1.5]

-偏置项：b=-1.0

-sigmoid函数：σ(z)=1/(1+exp(-z))

计算公式：P(y=1|x)=σ(w^T*x+b)

五、实操题（30分）

假设你是一名数据科学家，需要处理一个包含用户年龄（age）、性别（gender:Male/Female）、