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2025年超星尔雅学习通《机器学习与深度学习理论与实践》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.机器学习的核心目标是（）

A.生成新的数据

B.理解数据背后的规律

C.替代人工操作

D.提高计算速度

答案：B

解析：机器学习的核心在于从数据中学习并发现潜在的规律和模式，从而对新的数据进行预测或分类。生成新数据、替代人工操作和提高计算速度可能是机器学习的应用目标，但不是其核心目标。

2.以下哪种方法不属于监督学习？（）

A.回归分析

B.决策树

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：监督学习包括回归分析、决策树和支持向量机等方法，它们都需要有标签的数据进行训练。聚类分析属于无监督学习方法，其目的是在没有标签的情况下对数据进行分组。

3.在神经网络中，激活函数的主要作用是（）

A.增加数据量

B.减少数据维度

C.引入非线性因素

D.提高计算精度

答案：C

解析：激活函数为神经网络引入了非线性因素，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。没有激活函数，神经网络本质上只是一个线性模型。

4.卷积神经网络（CNN）主要适用于哪种类型的任务？（）

A.文本分类

B.图像识别

C.时间序列预测

D.语音识别

答案：B

解析：卷积神经网络（CNN）特别适用于图像识别任务，因为它能够有效地捕捉图像中的局部特征和空间层次结构。

5.以下哪种算法是强化学习的核心算法？（）

A.决策树算法

B.支持向量机算法

C.Q-learning算法

D.K-means算法

答案：C

解析：Q-learning算法是强化学习的一种核心算法，它通过学习状态-动作值函数来指导智能体在环境中做出最优决策。

6.在机器学习中，过拟合是指（）

A.模型训练时间过长

B.模型对训练数据拟合得过于完美

C.模型训练数据不足

D.模型计算速度过慢

答案：B

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现较差的现象。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声和细节，而不是潜在的规律。

7.以下哪种方法可以用于降低过拟合？（）

A.增加更多的训练数据

B.使用更复杂的模型

C.数据增强

D.减少模型的参数数量

答案：D

解析：降低过拟合的一种有效方法是减少模型的参数数量，这可以通过简化模型结构或使用正则化技术来实现。增加更多的训练数据、使用更复杂的模型和数据增强都可以帮助提高模型的泛化能力，但减少参数数量是直接降低过拟合的方法。

8.在交叉验证中，k折交叉验证指的是将数据集分成多少份？（）

A.1份

B.2份

C.k份

D.10份

答案：C

解析：k折交叉验证将数据集分成k个大小相等的子集，每次使用k-1个子集进行训练，剩下的1个子集进行验证，重复k次，每次选择不同的验证集。

9.在特征工程中，特征缩放的主要目的是（）

A.增加数据的维度

B.减少数据的量

C.统一不同特征的尺度

D.移除无关特征

答案：C

解析：特征缩放的主要目的是统一不同特征的尺度，使得它们在模型训练中具有相同的重要性。常见的特征缩放方法包括标准化和归一化。

10.以下哪种模型属于集成学习模型？（）

A.决策树

B.神经网络

C.随机森林

D.逻辑回归

答案：C

解析：集成学习模型通过组合多个学习器来提高整体性能。随机森林是一种典型的集成学习模型，它通过组合多个决策树来进行预测。决策树、神经网络和逻辑回归都是单一学习器。

11.下列哪个不是机器学习的常见评价指标？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关性系数

答案：D

解析：准确率、精确率和召回率是机器学习中常用的分类模型评价指标，它们分别从不同角度衡量模型的性能。相关性系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系，不是分类模型的评价指标。

12.在神经网络中，哪个部分主要负责数据的输入？（）

A.隐藏层

B.输出层

C.输入层

D.激活函数

答案：C

解析：神经网络的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收原始数据，隐藏层进行数据处理和特征提取，输出层产生最终预测结果。

13.决策树算法属于哪种类型的机器学习方法？（）

A.监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

答案：A

解析：决策树算法是一种典型的监督学习方法，它通过学习训练数据中的规律来对新的数据进行分类或回归预测。

14.以下哪种技术可以用于处理缺失值？（）

A.数据插补

B.特征选择

C.数据清洗

D.聚类分析

答案：A

解析：数据插补是一种常用的处理缺失值的技术，它通过估计缺失值来补充完整数据