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2025年超星尔雅学习通《数据科学与机器学习算法应用》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.在数据科学中，用于描述数据集中某个特征分布情况的统计量是（）

A.方差

B.协方差

C.偏度

D.峰度

答案：A

解析：方差是衡量数据离散程度的统计量，用于描述数据集中某个特征分布的集中程度。协方差用于描述两个变量之间的关系。偏度和峰度分别用于描述数据分布的对称性和尖峰程度。题目要求描述数据集中某个特征分布情况，因此方差是最合适的统计量。

2.下列哪种方法不属于数据预处理技术？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等技术。模型训练是机器学习过程中的步骤，不属于数据预处理技术。因此，模型训练不属于数据预处理技术。

3.在决策树算法中，用于选择分裂属性的指标是（）

A.信息增益

B.熵

C.基尼系数

D.信息熵

答案：A

解析：决策树算法中，选择分裂属性的指标通常包括信息增益、增益率和基尼系数。信息增益是衡量分裂前后信息不确定性减少程度的指标，常用于C4.5算法中。熵和基尼系数也是常用的指标，但信息增益是题目中提到的指标。因此，信息增益是选择分裂属性的指标。

4.下列哪种算法属于无监督学习算法？（）

A.决策树

B.神经网络

C.聚类算法

D.支持向量机

答案：C

解析：无监督学习算法是指在没有标签数据的情况下，对数据进行分类或聚类的算法。决策树、神经网络和支持向量机通常属于监督学习算法，而聚类算法（如K-means算法）属于无监督学习算法。因此，聚类算法是无监督学习算法。

5.在机器学习模型评估中，用于衡量模型泛化能力的指标是（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：D

解析：机器学习模型评估中，AUC（AreaUndertheROCCurve）用于衡量模型的泛化能力，即模型在不同阈值下的综合性能。准确率、召回率和F1分数虽然也是常用的评估指标，但主要用于衡量模型在特定阈值下的性能。因此，AUC是衡量模型泛化能力的指标。

6.在特征选择方法中，用于评估特征重要性的指标是（）

A.相关系数

B.卡方检验

C.互信息

D.方差分析

答案：C

解析：特征选择方法中，用于评估特征重要性的指标包括相关系数、卡方检验、互信息和方差分析等。互信息是衡量两个变量之间相互依赖程度的指标，常用于特征选择中评估特征的重要性。因此，互信息是评估特征重要性的指标。

7.在神经网络中，用于计算输出层节点激活值的函数是（）

A.Sigmoid函数

B.ReLU函数

C.Softmax函数

D.Tanh函数

答案：C

解析：神经网络中，输出层节点通常使用Softmax函数计算激活值，特别是在多分类问题中。Sigmoid函数和Tanh函数常用于隐藏层，ReLU函数也是一种常用的激活函数。因此，Softmax函数是计算输出层节点激活值的函数。

8.在集成学习算法中，Bagging方法通常使用哪种技术？（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.GradientBoosting

D.XGBoost

答案：A

解析：集成学习算法中，Bagging（BootstrapAggregating）方法通常使用随机森林技术。随机森林是通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行聚合来提高模型性能的方法。AdaBoost、GradientBoosting和XGBoost属于Boosting方法，不属于Bagging方法。因此，随机森林是Bagging方法通常使用的技术。

9.在自然语言处理中，用于将文本转换为数值表示的技术是（）

A.词嵌入

B.主题模型

C.文本分类

D.序列标注

答案：A

解析：自然语言处理中，词嵌入技术用于将文本中的词语转换为数值表示，以便机器学习模型能够处理。主题模型、文本分类和序列标注虽然也是自然语言处理中的技术，但它们不直接将文本转换为数值表示。因此，词嵌入是将文本转换为数值表示的技术。

10.修改在推荐系统中，基于用户的推荐方法通常使用哪种算法？（）

A.协同过滤

B.内容推荐

C.深度学习

D.强化学习

答案：A

解析：推荐系统中，基于用户的推荐方法通常使用协同过滤算法。协同过滤算法通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐相似用户喜欢的物品。内容推荐、深度学习和强化学习虽然也是推荐系统中常用的技术，但它们不直接基于用户的推荐方法。因此，协同过滤是基于用户的推荐方法通常使用的算法。

11.在数据挖掘过程中，用