2025年专升本人工智能专业机器学习专项训练试卷（含答案）.docxVIP

2025年专升本人工智能专业机器学习专项训练试卷（含答案）

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每小题2分，共20分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。)

1.下列关于机器学习的描述，错误的是（）。

A.机器学习是人工智能的一个分支，旨在开发能够从数据中学习的算法。

B.监督学习需要标记的训练数据，而无监督学习不需要。

C.机器学习模型在训练数据上表现好，就一定能在测试数据上表现好。

D.降维技术可以在减少数据维度的同时，尽可能保留数据的原始信息。

2.线性回归模型主要用于解决以下哪种类型的问题？（）

A.分类问题

B.聚类问题

C.回归问题

D.降维问题

3.决策树算法在划分数据时，常用的选点标准（分裂标准）不包括（）。

A.信息增益（InformationGain）

B.信息增益率（InformationGainRatio）

C.基尼不纯度（GiniImpurity）

D.逻辑回归损失函数

4.在逻辑回归模型中，输出值通常被解释为（）。

A.属于某个类别的概率

B.属于某个类别的确定性标签

C.预测的连续数值

D.数据点的特征权重

5.K近邻（KNN）算法是一种（）算法。

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.强化学习

6.以下哪种评估指标适用于不平衡数据集的分类问题？（）

A.准确率（Accuracy）

B.精确率（Precision）

C.召回率（Recall）

D.F1分数（F1-Score）

7.决策树模型容易产生的问题是（）。

A.过拟合

B.欠拟合

C.对噪声敏感

D.以上都是

8.在K均值聚类算法中，通常使用（）来衡量聚类结果的质量。

A.轮廓系数（SilhouetteCoefficient）

B.决策树深度

C.逻辑回归参数

D.线性回归系数

9.提高模型的泛化能力，减少过拟合，常用的方法之一是（）。

A.增加模型参数

B.减少训练数据量

C.正则化（如L1、L2）

D.增加数据集的维度

10.下列关于特征工程的描述，错误的是（）。

A.特征工程是机器学习流程中至关重要的一步。

B.特征缩放（如归一化、标准化）通常在模型训练之前进行。

C.特征选择旨在从现有特征中挑选出最有用的特征子集。

D.特征编码主要是将连续型特征转换为离散型特征。

二、填空题（每小题2分，共20分。请将答案填写在题中的横线上。)

1.机器学习算法通过从__________中学习模式，并用于对新的、未见过的数据进行预测或决策。

2.在逻辑回归中，目标是找到最优的参数向量__________，使得预测函数能够正确地估计样本属于正类的概率。

3.决策树模型的学习过程可以看作是一个递归的__________过程，不断将数据划分成更小的子集。

4.评价分类模型性能时，混淆矩阵是一个重要的工具，它可以将模型的预测结果分为__________、__________、__________和__________四类。

5.K近邻算法中，参数K表示在预测时考虑的最近邻居的__________。

6.对于聚类算法，常用的内部评价指标有__________，常用的外部评价指标有__________。

7.在线性回归中，最小二乘法的目标是最小化预测值与真实值之间__________的平方和。

8.降维技术如主成分分析（PCA）可以在保留数据主要变异信息的同时，降低数据的__________。

9.过拟合是指模型在__________上表现良好，但在未见过的新数据上表现较差的现象。

10.特征交叉是一种特征工程方法，它可以通过组合现有的特征来创建新的、更具表达能力的__________。

三、判断题（每小题1分，共10分。请判断下列说法的正误，正确的填“√”，错误的填“×”。)

1.机器学习的核心目标是让计算机具备自主学习和推理的能力。（）

2.支持向量机（SVM）是一种基于距离的分类方法，它寻找一个最优的超平面来划分不同类别的数据。（）

3.决策树算法对于训练数据中的噪声和异常值非常敏感。（）

4.在KNN算法中，K值的