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2025年机器学习与人工智能实践课程考试试题及答案

一、单项选择题

1.以下哪种算法不属于监督学习算法？()

A.决策树

B.支持向量机

C.K-均值聚类

D.线性回归

答案：C

解析：监督学习算法是基于有标签的数据进行训练的，而无监督学习算法是对无标签的数据进行分析。决策树、支持向量机和线性回归都需要有标签的数据进行训练，属于监督学习算法；K-均值聚类是对无标签的数据进行聚类分析，属于无监督学习算法。

2.在神经网络中，激活函数的作用是()

A.加快训练速度

B.引入非线性因素

C.减少过拟合

D.提高准确率

答案：B

解析：神经网络中的激活函数主要作用是引入非线性因素。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，其整体仍然是一个线性模型，无法学习到复杂的非线性关系。激活函数可以帮助神经网络拟合更复杂的函数。加快训练速度一般通过优化算法如随机梯度下降及其变种来实现；减少过拟合可以通过正则化等方法；提高准确率是整个模型训练和优化的综合结果，并非激活函数的主要作用。

3.以下关于交叉验证的说法，错误的是()

A.交叉验证可以评估模型的泛化能力

B.留一法是一种特殊的交叉验证方法

C.交叉验证可以减少过拟合

D.交叉验证只能用于分类问题

答案：D

解析：交叉验证是一种评估模型泛化能力的重要方法，它将数据集划分为多个子集，通过多次训练和验证来评估模型在不同数据子集上的表现，从而更准确地评估模型的泛化能力，A选项正确。留一法是交叉验证的一种特殊情况，它每次只留一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，B选项正确。交叉验证可以帮助我们选择合适的模型和参数，避免选择过拟合的模型，在一定程度上减少过拟合，C选项正确。交叉验证不仅可以用于分类问题，也可以用于回归等其他机器学习问题，D选项错误。

4.梯度下降法中，学习率设置过小会导致()

A.收敛速度变慢

B.容易陷入局部最优解

C.梯度消失

D.梯度爆炸

答案：A

解析：学习率是梯度下降法中的一个重要超参数。如果学习率设置过小，每次参数更新的步长就会非常小，模型需要更多的迭代次数才能收敛到最优解，导致收敛速度变慢，A选项正确。容易陷入局部最优解与学习率大小没有直接关系，主要与优化问题的性质和算法本身有关；梯度消失是指在深度神经网络中，由于链式法则求导导致梯度在反向传播过程中变得非常小；梯度爆炸是指梯度在反向传播过程中变得非常大，这两种情况通常与网络结构和激活函数等因素有关，而不是学习率过小导致的，B、C、D选项错误。

5.在朴素贝叶斯分类器中，“朴素”的含义是()

A.算法简单

B.特征之间相互独立

C.只考虑一个特征

D.对数据要求低

答案：B

解析：朴素贝叶斯分类器中的“朴素”假设是指特征之间相互独立。即在给定类别标签的情况下，各个特征之间是条件独立的。基于这个假设，朴素贝叶斯分类器可以简化概率计算，使得算法在处理大规模数据时具有较高的效率。虽然朴素贝叶斯算法相对简单，但“朴素”的核心含义并非指算法简单；它会考虑多个特征，而不是只考虑一个特征；对数据要求低也不是“朴素”的含义，B选项正确，A、C、D选项错误。

6.以下哪种方法可以用于处理数据中的缺失值？()

A.直接删除含有缺失值的样本

B.用均值填充缺失值

C.用中位数填充缺失值

D.以上都是

答案：D

解析：在处理数据中的缺失值时，有多种方法可供选择。直接删除含有缺失值的样本是一种简单粗暴的方法，但当数据量较小时，可能会导致信息丢失过多。用均值填充缺失值是一种常见的方法，适用于数据分布较为均匀的情况。用中位数填充缺失值则对于存在异常值的数据更为合适，因为中位数受异常值的影响较小。所以以上三种方法都可以用于处理数据中的缺失值，D选项正确。

7.支持向量机（SVM）的目标是()

A.最大化分类间隔

B.最小化分类误差

C.最大化准确率

D.最小化损失函数

答案：A

解析：支持向量机（SVM）的核心目标是最大化分类间隔。分类间隔是指两个不同类别样本之间的距离，通过最大化这个间隔，可以使得分类超平面具有更好的泛化能力，能够更准确地对未知数据进行分类。最小化分类误差、最大化准确率和最小化损失函数虽然也是机器学习模型训练的常见目标，但不是SVM的核心目标。SVM通过最大化分类间隔来间接实现对分类误差等指标的优化，A选项正确。

8.在深度学习中，卷积层的主要作用是()

A.降维

B.特征提取

C.分类

D.池化

答案：B

解析：在深度学习中，卷积层的主要作用是进行特征提取。卷积层通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，能够自动提取数据中的局部特征，如边缘、纹理等。降维一般通过池化层或全连接层的参数调整来实现；分类通常是在全连接层之后通过softmax