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2025年超星尔雅学习通《机器学习引论与实践》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.发现数据中的模式

C.替代人工操作

D.预测未来趋势

答案：B

解析：机器学习的目的是从数据中学习并发现其内在的规律和模式，从而能够对新数据进行预测或分类。生成新数据是机器学习的一个应用，但不是其核心目标。替代人工操作和预测未来趋势是机器学习的具体应用场景，而非核心目标。

2.以下哪种方法不属于监督学习？（）

A.回归分析

B.支持向量机

C.聚类分析

D.决策树

答案：C

解析：监督学习包括回归分析、支持向量机和决策树等方法，它们都需要使用带标签的数据进行训练。聚类分析属于无监督学习，其目的是对数据进行分组，不需要标签数据。

3.在机器学习中，特征选择的主要目的是（）

A.增加数据的维度

B.减少数据的维度

C.提高模型的复杂度

D.增加模型的训练时间

答案：B

解析：特征选择的主要目的是从原始特征中选择出对模型预测最有用的特征，以减少数据的维度，提高模型的泛化能力和效率。

4.以下哪种算法不属于集成学习方法？（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.决策树

D.神经网络

答案：D

解析：集成学习方法包括随机森林和AdaBoost等，它们通过组合多个弱学习器来提高模型的性能。决策树是一种基础学习器，可以用于构建集成学习模型。神经网络通常被视为一种独立的机器学习算法，不属于集成学习方法。

5.交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的过拟合

C.增加模型的参数数量

D.减少数据的样本数量

答案：B

解析：交叉验证的主要目的是通过将数据分成多个子集，并在不同的子集上训练和验证模型，来评估模型的泛化能力，从而减少模型的过拟合。

6.在机器学习中，过拟合现象通常发生在（）

A.训练数据不足时

B.模型参数过多时

C.验证数据不足时

D.特征选择不当

答案：B

解析：过拟合现象通常发生在模型参数过多时，模型在训练数据上表现很好，但在验证数据上表现较差。

7.以下哪种方法可以用于处理不平衡数据集？（）

A.数据增强

B.重采样

C.特征选择

D.模型选择

答案：B

解析：处理不平衡数据集的方法包括重采样和数据增强等。重采样可以通过过采样少数类或欠采样多数类来平衡数据集。特征选择和模型选择不是直接处理数据不平衡的方法。

8.以下哪种指标通常用于评估分类模型的性能？（）

A.均方误差

B.R平方

C.精确率

D.均值绝对误差

答案：C

解析：评估分类模型性能的指标包括精确率、召回率和F1分数等。均方误差和均值绝对误差是用于评估回归模型性能的指标。R平方是用于评估回归模型拟合优度的指标。

9.在机器学习中，梯度下降法主要用于（）

A.特征选择

B.模型优化

C.数据预处理

D.参数估计

答案：B

解析：梯度下降法是一种常用的优化算法，主要用于模型优化，通过迭代更新参数来最小化损失函数。

10.以下哪种方法不属于深度学习方法？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.支持向量机

D.深度信念网络

答案：C

解析：深度学习方法包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。支持向量机不属于深度学习方法，它是一种传统的机器学习方法。

11.以下哪种方法不属于特征工程的技术？（）

A.特征缩放

B.特征编码

C.模型选择

D.特征交互

答案：C

解析：特征工程是通过对原始特征进行转换和组合，以创建更适合机器学习模型使用的特征集。特征缩放、特征编码和特征交互都是特征工程的技术。模型选择是模型评估和选择的过程，不属于特征工程的技术范畴。

12.在机器学习中，过拟合现象通常会导致（）

A.模型在训练数据上的误差较小

B.模型在验证数据上的误差较大

C.模型的泛化能力较强

D.模型的参数数量较少

答案：B

解析：过拟合现象是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据（验证数据）上表现较差。这通常是因为模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。

13.以下哪种算法是用于无监督学习的算法？（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.K均值聚类

D.决策树

答案：C

解析：线性回归、逻辑回归和决策树都是用于监督学习的算法，它们需要使用带标签的数据进行训练。K均值聚类是一种用于无监督学习的算法，其目的是将数据点分成不同的簇。

14.在机器学习中，正则化技术的主要目的是（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的过拟合

C.增加模型的参数数量

D.减少数