2025年大学《信息与计算科学》专业题库—— 信息与计算科学中的机器智能算法.docxVIP

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息与计算科学中的机器智能算法

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共40分）

1.下列哪一项不属于机器智能算法的范畴？

A.人工神经网络

B.支持向量机

C.谢尔宾斯基三角形

D.谱聚类算法

2.决策树算法中，常用的剪枝方法是？

A.概率剪枝

B.回溯剪枝

C.遗传剪枝

D.以上都不是

3.在K-均值聚类算法中，K值的选择对聚类结果有何影响？

A.K值越大，聚类结果越精细

B.K值越小，聚类结果越精细

C.K值对聚类结果影响不大

D.K值的选择与聚类结果无关

4.下列哪种算法属于强化学习算法？

A.决策树

B.K-均值聚类

C.Q-学习

D.支持向量机

5.人工神经网络中，反向传播算法主要用于？

A.神经网络的初始化

B.神经网络的训练

C.神经网络的预测

D.神经网络的优化

6.在隐马尔可夫模型中，下列哪个参数是待学习的？

A.状态转移概率

B.发射概率

C.初始状态分布

D.以上都是

7.下列哪种方法不属于深度学习中的正则化方法？

A.L1正则化

B.Dropout

C.数据增强

D.迁移学习

8.在自然语言处理中，词嵌入技术主要用于？

A.文本分类

B.机器翻译

C.命名实体识别

D.以上都是

9.下列哪种算法属于无监督学习算法？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.主成分分析

D.K近邻算法

10.在集成学习中，随机森林算法的基本单元是？

A.决策树

B.支持向量机

C.人工神经网络

D.K-均值聚类

11.梯度下降算法中，学习率的选择对算法有何影响？

A.学习率越大，收敛速度越快

B.学习率越小，收敛速度越快

C.学习率对收敛速度影响不大

D.学习率的选择与收敛速度无关

12.在贝叶斯分类器中，朴素假设指的是？

A.特征之间相互独立

B.特征之间相互依赖

C.类别之间相互独立

D.类别之间相互依赖

13.在卷积神经网络中，下列哪个层主要用于特征提取？

A.全连接层

B.卷积层

C.池化层

D.归一化层

14.在循环神经网络中，下列哪个问题属于其面临的挑战？

A.参数过多

B.长时依赖问题

C.计算复杂度高

D.以上都是

15.在遗传算法中，选择算子主要用于？

A.选择优秀的个体

B.交叉优秀的个体

C.变异优秀的个体

D.以上都是

16.在语义分割中，常用的损失函数是？

A.交叉熵损失

B.均方误差损失

C.Dice损失

D.Hinge损失

17.在强化学习中，下列哪种方法不属于基于模型的强化学习方法？

A.Q-学习

B.模型预测控制

C.Dyna-Q

D.深度Q网络

18.在推荐系统中，协同过滤算法主要利用了？

A.用户的历史行为数据

B.物品的特征数据

C.用户和物品的相似性

D.以上都是

19.在异常检测中，常用的算法是？

A.神经网络

B.支持向量机

C.孤立森林

D.以上都是

20.在机器翻译中，下列哪种模型属于基于短语的模型？

A.统计机器翻译

B.神经机器翻译

C.基于短语的翻译模型

D.混合翻译模型

二、填空题（每空2分，共20分）

1.机器智能算法中，用于衡量分类器性能的指标主要有准确率、召回率和______。

2.在决策树算法中，常用的分裂准则有信息增益和______。

3.K-均值聚类算法中，聚类中心的更新方式是______。

4.强化学习中，智能体通过与环境交互，根据获得的______来调整自己的策略。

5.人工神经网络中，用于传递信息的单元称为______。

6.隐马尔可夫模型中，状态数通常用______表示。

7.深度学习中，常用的激活函数有ReLU、______和Sigmoid。

8.自然语言处理中，词嵌入技术可以将词语表示为______向量。

9.集成学习中，随机森林算法通过随机选择特征子集来构建多个______，并对其结果进行组合。

10.梯度下降算法中，参数的更新公式为______。

三、简答题（每题6分，共30分）

1.简述人工神经网络的基本结构及其工作原理。

2.比较并说明决策树算法和K-均值聚类算法的异同点。

3.简述强化学习的基本概念及其与监督学习、无监督学习的区别。

4.深度学习在自然语言处理领域有哪些主要应用？

5.简述集成学习的思想及其常见的算法有哪些？

四、编程题（每题25分，共50分）

1.编写一个简单的K-均值聚类算法，对给定的二维数据进行聚类，并绘制聚类结果图。

2.编写一个简单的决策树分类器，对给定的分类数据进行训练和