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2025年国家开放大学（电大）《机器学习》期末考试备考题库及答案解析

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

一、选择题

1.机器学习的基本过程不包括（）

A.数据预处理

B.模型训练

C.模型评估

D.数据加密

答案：D

解析：机器学习的基本过程主要包括数据预处理、模型训练和模型评估。数据预处理是准备数据的过程，模型训练是使用数据训练模型的过程，模型评估是检验模型性能的过程。数据加密与机器学习的基本过程无关。

2.下列哪种方法不属于监督学习（）

A.决策树

B.线性回归

C.K均值聚类

D.逻辑回归

答案：C

解析：监督学习方法包括决策树、线性回归和逻辑回归等，它们都需要有标签的数据进行训练。K均值聚类属于无监督学习方法，它不需要标签数据，通过聚类算法对数据进行分组。

3.在机器学习中，过拟合现象指的是（）

A.模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现差

B.模型在训练数据上表现差，但在测试数据上表现良好

C.模型对训练数据的噪声过于敏感

D.模型无法处理复杂的数据关系

答案：A

解析：过拟合现象是指模型在训练数据上表现非常良好，但在测试数据上表现差。这通常是因为模型对训练数据的噪声和细节过于敏感，导致模型无法泛化到新的数据上。

4.下列哪种指标常用于评估分类模型的性能（）

A.均方误差

B.决定系数

C.精确率

D.相关系数

答案：C

解析：精确率是评估分类模型性能的一个重要指标，它表示模型正确预测为正类的样本数占所有预测为正类的样本数的比例。均方误差和决定系数主要用于回归模型的评估，相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系。

5.朴素贝叶斯分类器基于哪种假设（）

A.特征之间相互独立

B.特征之间相互依赖

C.特征与类别之间相互独立

D.特征与类别之间相互依赖

答案：A

解析：朴素贝叶斯分类器基于特征之间相互独立的假设，即一个特征的取值与其他特征的取值无关。这一假设简化了计算，使得模型易于实现和训练。

6.支持向量机（SVM）的主要思想是（）

A.找到一条直线将数据分成两类

B.找到一条曲线将数据分成两类

C.找到多个超平面将数据分成多个类

D.找到数据的最小距离划分

答案：A

解析：支持向量机（SVM）的主要思想是找到一条直线（或超平面）将数据分成两类，使得两类数据之间的间隔最大。这个间隔越大，模型的泛化能力越好。

7.决策树算法的优点不包括（）

A.易于理解和解释

B.对数据缩放不敏感

C.能够处理非线性关系

D.计算复杂度低

答案：D

解析：决策树算法的优点包括易于理解和解释、对数据缩放不敏感、能够处理非线性关系等。但决策树算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据时，可能会导致性能问题。

8.下列哪种方法常用于降维（）

A.主成分分析

B.决策树

C.逻辑回归

D.K均值聚类

答案：A

解析：主成分分析（PCA）是一种常用于降维的方法，它通过将原始数据投影到低维空间，保留数据的主要特征，从而降低数据的维度。决策树、逻辑回归和K均值聚类主要用于分类和聚类任务，不常用于降维。

9.在神经网络中，激活函数的作用是（）

A.增加数据的噪声

B.减少数据的维度

C.引入非线性关系

D.提高计算速度

答案：C

解析：在神经网络中，激活函数的作用是引入非线性关系，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性模式。如果没有激活函数，神经网络将只能学习线性关系，其能力将受到限制。

10.下列哪种算法属于强化学习（）

A.决策树

B.神经网络

C.Q学习

D.K均值聚类

答案：C

解析：强化学习是一种通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出决策的方法。Q学习是一种常见的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数来选择最优动作。决策树、神经网络和K均值聚类不属于强化学习算法。

11.下列哪种方法不属于降维技术？（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.线性回归

D.嵌入学习

答案：C

解析：主成分分析、因子分析和嵌入学习都是常用的降维技术，它们旨在减少数据的维度，同时保留数据的主要信息。线性回归是一种用于回归分析的统计方法，不属于降维技术。

12.在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的过拟合

C.评估模型的泛化能力

D.选择最优的模型参数

答案：C

解析：交叉验证是一种用于评估模型泛化能力的技术，通过将数据分成多个子集，轮流使用其中一个子集作为测试集，其余作为训练集，从而得到模型在未见数据上的性能表现。这有助于评估模型的泛化能力，而不是仅仅依赖于训练集的表现。

13.下列哪种指标常用于评估回归模型的性能？（）

A.精确率

B