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2025年计算机科学人工智能专项训练试卷（含答案）

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪一项不属于人工智能的主要研究目标？

A.理解智能

B.模拟智能

C.延伸智能

D.创造超越人类智能的机器

2.在机器学习中，将数据划分为训练集、验证集和测试集的主要目的是？

A.提高模型的计算效率

B.防止模型过拟合，评估模型泛化能力

C.减少数据存储空间需求

D.方便对模型进行并行训练

3.决策树算法在处理不纯度时，通常使用哪种指标来衡量并选择分裂点？

A.信息熵（Entropy）

B.方差（Variance）

C.均方根误差（RootMeanSquareError）

D.决策系数（DecisionCoefficient）

4.下列关于梯度下降法的描述，哪项是错误的？

A.它是一种迭代优化算法

B.它通过计算损失函数的梯度来更新参数

C.它需要选择合适的学习率

D.它保证在有限步内找到全局最优解

5.在卷积神经网络（CNN）中，哪个组件主要负责提取图像的局部特征？

A.全连接层（FullyConnectedLayer）

B.批归一化层（BatchNormalizationLayer）

C.卷积层（ConvolutionalLayer）

D.池化层（PoolingLayer）

6.下列哪种模型最适合处理具有序列依赖关系的文本数据？

A.线性回归模型

B.支持向量机

C.递归神经网络（RNN）

D.主成分分析

7.在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）技术的主要目的是？

A.将文本转换为数值向量

B.提取文本中的命名实体

C.对文本进行主题建模

D.理解文本的语法结构

8.知识图谱中，节点通常代表什么？

A.数据样本

B.实体（如人、地点、事物）

C.概念或类别

D.关系或属性

9.以下哪种算法属于强化学习中的模型无关方法？

A.Q-Learning

B.深度Q网络（DQN）

C.遗传算法

D.线性规划

10.根据香农信息论，信息熵越大，表示？

A.事件发生的概率越大

B.事件的不确定性越低

C.事件的不确定性越高

D.信息的编码长度越短

二、填空题（每空2分，共20分）

1.人工智能的发展历史上，_______时期通常被认为是符号主义的黄金时代。

2.机器学习算法通常需要从带有_______标签的数据中进行学习。

3.决策树模型容易出现过拟合问题，常用的防止过拟合的方法包括_______和剪枝。

4.在神经网络中，用于计算节点之间加权输入与偏置和的层称为_______层。

5.深度学习模型通常需要大量的_______进行训练，计算资源消耗较大。

6.自然语言处理中，词袋模型（Bag-of-Words）忽略了词语在文本中的_______信息。

7.在知识图谱中，实体之间的关系通常用_______来表示。

8.强化学习的核心要素包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和_______。

9.在概率论中，事件A发生的概率P(A)的取值范围是_______。

10.朴素贝叶斯分类器基于的假设是所有特征之间是_______的。

三、简答题（每题5分，共15分）

1.简述监督学习、无监督学习和强化学习的主要区别。

2.简要解释什么是过拟合，并说明至少两种缓解过拟合的方法。

3.描述卷积神经网络（CNN）中一个卷积-池化层的基本工作流程。

四、计算题（共15分）

已知一个简单的线性回归模型y=wx+b，其中w和b是模型参数。给定以下数据点：(1,2),(2,4),(3,6)。请使用最小二乘法计算模型参数w和b的最优值。

五、编程题（共30分）

假设你有一组包含多个特征的数据，其中每个样本是一个二维向量(x1,x2)，以及对应的标签y（0或1）。请使用Python和Scikit-learn库，完成以下任务：

1.编写代码生成包含100个样本的数据集，其中标签y的分配规则为：如果x1+x21