2025年超星尔雅学习通《机器学习与深度神经网络》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《机器学习与深度神经网络》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.机器学习的基本任务不包括（）

A.分类

B.回归

C.聚类

D.生成

答案：D

解析：机器学习的基本任务主要包括分类、回归和聚类，生成任务虽然也是机器学习领域的研究内容，但通常不被认为是基本任务之一。

2.下列哪项不是监督学习算法？（）

A.决策树

B.神经网络

C.K-近邻

D.主成分分析

答案：D

解析：决策树、神经网络和K-近邻都是监督学习算法，而主成分分析是一种降维技术，属于无监督学习方法。

3.在神经网络中，用于衡量网络输出与实际值之间差异的函数是（）

A.激活函数

B.损失函数

C.代价函数

D.优化函数

答案：B

解析：损失函数用于衡量网络输出与实际值之间的差异，是神经网络的训练过程中非常重要的组成部分。

4.下列哪种方法不属于数据预处理？（）

A.数据清洗

B.特征选择

C.数据集成

D.模型选择

答案：D

解析：数据预处理包括数据清洗、特征选择和数据集成等方法，而模型选择属于模型构建和评估的范畴。

5.过拟合现象通常发生在（）

A.数据量不足

B.数据量过大

C.模型复杂度过低

D.模型训练时间过短

答案：A

解析：过拟合现象通常发生在数据量不足的情况下，模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。

6.在机器学习中，用于评估模型泛化能力的方法是（）

A.过拟合

B.欠拟合

C.交叉验证

D.特征缩放

答案：C

解析：交叉验证是一种用于评估模型泛化能力的方法，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，从而得到更可靠的模型评估结果。

7.下列哪种算法属于集成学习算法？（）

A.支持向量机

B.随机森林

C.逻辑回归

D.K-近邻

答案：B

解析：集成学习算法通过组合多个学习器的预测结果来提高整体性能，随机森林是一种典型的集成学习算法。

8.在深度学习中，用于增加网络非线性能力的层是（）

A.全连接层

B.卷积层

C.激活层

D.批归一化层

答案：C

解析：激活层通过引入非线性函数，使得神经网络能够学习和表示复杂的模式。

9.下列哪种方法不属于模型评估指标？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.特征重要性

答案：D

解析：准确率、精确率和召回率都是常用的模型评估指标，而特征重要性通常用于特征选择和特征分析。

10.在机器学习中，用于优化模型参数的方法是（）

A.数据清洗

B.模型训练

C.特征工程

D.模型选择

答案：B

解析：模型训练是用于优化模型参数的过程，通过调整参数使得模型在训练数据上表现最佳。

11.以下哪种模型不属于深度学习模型？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.支持向量机

D.生成对抗网络

答案：C

解析：支持向量机是一种经典的机器学习模型，不属于深度学习模型。卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络都是常见的深度学习模型。

12.在神经网络训练中，用于加速收敛并提高稳定性的技术是（）

A.数据增强

B.批归一化

C.正则化

D.学习率衰减

答案：B

解析：批归一化通过对每个小批量数据进行归一化处理，可以加速神经网络的收敛速度，并提高模型的泛化能力。

13.下列哪种激活函数在输出层通常不使用？（）

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Softmax

D.Tanh

答案：A

解析：Sigmoid函数在输出层使用时可能导致梯度消失问题，因此通常不用于输出层。ReLU、Softmax和Tanh函数在输出层都有其特定的应用场景。

14.在机器学习中，用于衡量模型对训练数据拟合程度的指标是（）

A.泛化能力

B.过拟合

C.模型复杂度

D.决策边界

答案：B

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象，用于衡量模型对训练数据的拟合程度。

15.下列哪种方法不属于特征工程？（）

A.特征缩放

B.特征选择

C.模型训练

D.特征编码

答案：C

解析：特征工程包括特征缩放、特征选择和特征编码等方法，而模型训练属于模型构建和评估的范畴。

16.在深度学习中，用于提取图像局部特征的层是（）

A.全连接层

B.卷积层

C.循环层

D.批归一化层

答案：B

解析：卷积层通过卷积操作可以提取图像的局部特征，是深度学习中常用的特征提取层。

17.下列哪种损失函数适用于多分类问题？（）

A.均方误差

B.交叉熵

C.绝对误差

D.Hinge损失

答案：B

解析：交叉熵损失函数适用于多分类