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2025年2025监督学试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.监督学习中最基本的分类问题是？

A.回归问题

B.聚类问题

C.分类问题

D.关联规则问题

答案：C

2.在逻辑回归中，输出值通常被解释为？

A.概率值

B.确定值

C.距离值

D.熵值

答案：A

3.决策树算法中，选择分裂属性时常用的指标是？

A.方差分析

B.信息增益

C.相关性系数

D.均值绝对偏差

答案：B

4.支持向量机（SVM）中，核函数的作用是？

A.增加数据维度

B.减少数据维度

C.将数据映射到高维空间

D.平滑决策边界

答案：C

5.随机森林算法中，随机性的来源主要是？

A.数据的随机抽样

B.特征的随机选择

C.决策树的构建方式

D.以上都是

答案：D

6.在交叉验证中，k折交叉验证指的是将数据集分成？

A.2份

B.3份

C.k份

D.1份

答案：C

7.梯度下降法在优化损失函数时，更新参数的方向是？

A.梯度的反方向

B.梯度的方向

C.梯度正交方向

D.随机方向

答案：A

8.在神经网络中，激活函数的作用是？

A.增加模型复杂度

B.引入非线性

C.减少模型参数

D.提高计算速度

答案：B

9.在集成学习中，装袋（Bagging）方法通常用于？

A.减少过拟合

B.增加模型稳定性

C.提高模型精度

D.减少计算复杂度

答案：B

10.在处理不平衡数据集时，常用的方法是？

A.重采样

B.调整权重

C.两者都是

D.以上都不是

答案：C

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.监督学习的常见损失函数包括？

A.均方误差

B.交叉熵损失

C.Hinge损失

D.Kullback-Leibler散度

答案：A,B,C

2.决策树算法的优点包括？

A.易于理解和解释

B.对异常值不敏感

C.计算效率高

D.对噪声数据鲁棒

答案：A,B

3.支持向量机（SVM）的常见核函数包括？

A.线性核

B.多项式核

C.RBF核

D.Sigmoid核

答案：A,B,C,D

4.随机森林算法的常见参数包括？

A.树的数量

B.树的最大深度

C.子采样比例

D.特征选择数量

答案：A,B,C,D

5.交叉验证的常见方法包括？

A.k折交叉验证

B.留一交叉验证

C.双重交叉验证

D.时间交叉验证

答案：A,B

6.梯度下降法的常见变种包括？

A.随机梯度下降

B.小批量梯度下降

C.动量梯度下降

D.AdaGrad

答案：A,B,C,D

7.神经网络的常见激活函数包括？

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.Softmax

答案：A,B,C

8.集成学习的常见方法包括？

A.装袋（Bagging）

B.提升树（Boosting）

C.随机森林

D.融合学习

答案：A,B,C,D

9.处理不平衡数据集的常见方法包括？

A.过采样

B.欠采样

C.调整权重

D.集成学习

答案：A,B,C,D

10.监督学习的常见应用领域包括？

A.图像识别

B.自然语言处理

C.推荐系统

D.金融风控

答案：A,B,C,D

三、判断题（每题2分，共10题）

1.决策树算法是一种非参数学习方法。

答案：正确

2.支持向量机（SVM）只能用于二分类问题。

答案：错误

3.随机森林算法对噪声数据非常敏感。

答案：错误

4.交叉验证可以用来评估模型的泛化能力。

答案：正确

5.梯度下降法在优化损失函数时，总是能找到全局最优解。

答案：错误

6.神经网络的激活函数只能引入非线性。

答案：错误

7.集成学习可以提高模型的鲁棒性。

答案：正确

8.处理不平衡数据集时，过采样会导致数据分布不均。

答案：正确

9.监督学习只能处理结构化数据。

答案：错误

10.随机森林算法的树之间是相互独立的。

答案：正确

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述逻辑回归的基本原理及其优缺点。

答案：逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习方法，其基本原理是通过sigmoid函数将线性回归的输出值映射到(0,1)区间内，表示样本属于某一类别的概率。优点是简单易解释，计算效率高；缺点是只能处理线性可分问题，对非线性问题效果不佳。

2.简述支持向量机（SVM）的基本原理及其优缺点。

答案：支持向量机（SVM）通过寻找一个最优的超平面来划分不同类别的数据，其基本原理是最大化分类间隔。优点是能有效处理高维数据，对非线性问题有较好的解决能力；缺点是计算复杂度较高，对参数选择敏感。

3.简述随机森林算法的基本原理及其优缺点。