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2025年AI编程测试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.下列哪个库通常不用于经典的机器学习模型实现？

A.Scikit-learn

B.TensorFlow

C.Pandas

D.PyTorch

2.在监督学习任务中，哪种评估指标主要用于衡量模型对正负样本的区分能力？

A.均方误差(MSE)

B.决定系数(R2)

C.F1分数

D.精确率

3.下列哪种算法属于无监督学习范畴？

A.线性回归

B.K-均值聚类(K-Means)

C.逻辑回归

D.决策树

4.在神经网络中，负责计算当前层输入加权和与偏置和的层是？

A.激活层(ActivationLayer)

B.输出层(OutputLayer)

C.输入层(InputLayer)

D.全连接层(FullyConnectedLayer)

5.下列哪个是梯度下降法的一种改进算法，旨在加速收敛并处理不同方向上的步长问题？

A.随机梯度下降(SGD)

B.简单梯度下降(SGD)

C.牛顿法(NewtonsMethod)

D.阿达马优化(Adam)

6.在进行图像分类任务时，卷积神经网络(CNN)通常比全连接神经网络(FCN)更具优势，主要是因为？

A.CNN参数量更少

B.CNN能自动学习空间层级特征

C.CNN计算速度更快

D.CNN更容易训练

7.下列哪个操作属于数据预处理中的特征缩放方法？

A.特征编码(Encoding)

B.特征抽取(Extraction)

C.标准化(Standardization)

D.数据清洗(Cleaning)

8.交叉验证的主要目的是？

A.提高模型的训练速度

B.减少模型过拟合的风险

C.增加模型的参数数量

D.减少数据的维度

9.下列哪个是自然语言处理(NLP)中常用的词嵌入技术？

A.主成分分析(PCA)

B.K-近邻(KNN)

C.词袋模型(Bag-of-Words)

D.Word2Vec

10.在机器学习模型训练过程中，过拟合现象指的是？

A.模型在训练数据上表现很差

B.模型在训练数据上表现好，但在未见数据上表现差

C.模型参数数量过少

D.模型训练时间过长

二、填空题

1.在机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集和测试集的目的是为了________。

2.神经网络的反向传播算法通过________来更新网络参数。

3.决策树算法是一种常用的________学习算法。

4.在Scikit-learn中，用于执行K-均值聚类的类是________。

5.对于文本数据，将文本转换为数值向量的常用方法有________和________。

6.深度学习模型通常需要大量的________来进行训练。

7.在神经网络中，ReLU激活函数的表达式是________。

8.评估回归模型性能的常用指标除了均方误差(MSE)外，还有________。

9.将类别标签转换为数值表示的过程称为________。

10.过拟合发生后，常用的缓解方法包括________、________和正则化。

三、简答题

1.简述监督学习和无监督学习的主要区别。

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.描述神经网络中前向传播和反向传播的过程。

4.什么是模型漂移？简述在线学习在应对模型漂移方面的优势。

5.解释一下什么是交叉验证，并说明K折交叉验证的具体步骤。

四、编程实现题

假设你有一份包含用户ID、年龄、性别（男/女）和购买金额的数据集（存储在名为`data.csv`的文件中，格式如下）：

```

user_id,age,gender,purchase_amount

1,25,男,150

2,32,女,200

3,28,男,180

...

```

请使用Python编写代码完成以下任务：

1.读取`data.csv`文件中的数据。

2.将性别字段进行独热编码（One-HotEncoding）。

3.将年龄和购买金额进行标准化处理（使均值为0