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2025年国家开放大学《机器学习》期末考试复习题库及答案解析

所属院校：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.机器学习的基本任务不包括（）

A.分类

B.回归

C.聚类

D.优化

答案：D

解析：机器学习的主要任务包括分类、回归和聚类等，用于发现数据中的模式和规律。优化是机器学习中的一个重要环节，但不是基本任务。基本任务是指直接解决实际问题的任务类型。

2.下列哪种算法属于监督学习算法（）

A.K均值聚类

B.决策树

C.主成分分析

D.神经网络

答案：B

解析：监督学习算法通过训练数据学习输入与输出之间的映射关系。决策树是一种典型的监督学习算法，通过树状图模型进行决策。K均值聚类、主成分分析和神经网络通常属于无监督学习或深度学习范畴。

3.在机器学习中，过拟合现象通常发生在（）

A.模型复杂度过低

B.训练数据量不足

C.模型泛化能力强

D.验证误差较小

答案：B

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。这通常发生在训练数据量不足时，导致模型学习到了训练数据的噪声和细节，而不是泛化规律。

4.下列哪种方法不属于特征工程（）

A.特征选择

B.特征缩放

C.模型集成

D.特征转换

答案：C

解析：特征工程是通过对原始数据进行处理和转换，提取更有用的特征，以提高模型性能。特征选择、特征缩放和特征转换都属于特征工程的范畴。模型集成是一种集成学习方法，不属于特征工程。

5.交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的训练时间

C.评估模型的泛化能力

D.增加模型的参数数量

答案：C

解析：交叉验证通过将数据分成多个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，从而更全面地评估模型的泛化能力。这有助于避免过拟合和欠拟合问题。

6.支持向量机（SVM）的核心思想是（）

A.寻找最优分割超平面

B.最小化均方误差

C.最大化特征空间的距离

D.优化损失函数

答案：A

解析：支持向量机（SVM）通过寻找一个最优分割超平面，将不同类别的数据分开。这个超平面能够最大化不同类别数据之间的边界距离，从而提高模型的泛化能力。

7.决策树算法中，常用的分裂标准包括（）

A.信息增益

B.基尼系数

C.交叉熵

D.以上都是

答案：D

解析：决策树算法常用的分裂标准包括信息增益、基尼系数和交叉熵。这些标准用于衡量分裂前后数据的不确定性变化，选择最优的分裂点。

8.在神经网络中，反向传播算法的主要作用是（）

A.增加神经元的数量

B.减少神经元的数量

C.调整网络权重

D.更新网络结构

答案：C

解析：反向传播算法通过计算损失函数对网络权重的梯度，调整网络权重，使模型输出更接近目标值。这是神经网络训练的核心算法。

9.下列哪种技术不属于集成学习（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.梯度提升

D.独立采样

答案：D

解析：集成学习通过组合多个模型的预测结果，提高整体性能。随机森林、AdaBoost和梯度提升都是常见的集成学习方法。独立采样是一种数据采样技术，不属于集成学习范畴。

10.在机器学习中，过拟合和欠拟合的主要区别在于（）

A.模型的复杂度

B.训练误差

C.验证误差

D.泛化能力

答案：C

解析：过拟合和欠拟合的主要区别在于验证误差。过拟合的模型训练误差小，但验证误差大；欠拟合的模型训练误差和验证误差都较大。泛化能力是两者的共同问题，但不是主要区别。

11.朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，这个假设在现实中往往不成立，但仍然被广泛应用的原因是（）

A.模型简单，计算效率高

B.对噪声数据不敏感

C.能处理高维数据

D.模型泛化能力极强

答案：A

解析：朴素贝叶斯分类器的核心优势在于其模型简单，计算效率高。尽管特征之间相互独立的假设在现实中往往不成立，但这种简化使得模型训练和预测速度非常快，内存消耗小。在许多实际应用中，这种效率上的优势超过了独立性假设带来的偏差，因此该算法被广泛应用。对噪声数据不敏感、能处理高维数据以及泛化能力强通常是其他分类器的优点，但并非朴素贝叶斯的主要特点。

12.下列哪种方法不属于模型评估中的交叉验证技术（）

A.K折交叉验证

B.留一交叉验证

C.分层交叉验证

D.网格有哪些信誉好的足球投注网站

答案：D

解析：交叉验证是一种模型评估技术，用于更可靠地估计模型的泛化能力。K折交叉验证、留一交叉验证和分层交叉验证都是常见的交叉验证方法。网格有哪些信誉好的足球投注网站是一种参数优化技术，通过系统地遍历多种参数组合，找到最优参数设置，它本身不是交叉验证技术，但常与交叉验证结合使用。

13.在特征选择方法中，递归特征消除（