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2025年超星尔雅学习通《机器学习与模式识别》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.标准化

答案：D

解析：机器学习的基本任务主要包括分类、回归和聚类等，用于发现数据中的模式或预测新数据。标准化是数据预处理的一种方法，虽然重要，但不是机器学习的基本任务之一。

2.下列哪项不是监督学习算法（）

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.K均值聚类

答案：D

解析：监督学习算法包括决策树、神经网络和支持向量机等，它们通过标签数据学习输入与输出之间的关系。K均值聚类是无监督学习算法，主要用于数据聚类。

3.在机器学习中，过拟合现象通常由什么原因引起（）

A.数据量不足

B.特征选择不当

C.模型复杂度过高

D.随机噪声

答案：C

解析：过拟合现象通常由模型复杂度过高引起，导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现差。数据量不足、特征选择不当和随机噪声都可能导致模型性能下降，但不是过拟合的主要原因。

4.下列哪项是交叉验证的主要目的（）

A.提高模型训练速度

B.减少模型训练时间

C.评估模型的泛化能力

D.增加模型参数

答案：C

解析：交叉验证的主要目的是评估模型的泛化能力，通过将数据分成多个子集进行训练和验证，可以更准确地评估模型在未知数据上的表现。

5.在特征工程中，下列哪项方法属于降维技术（）

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

答案：A

解析：特征工程中的降维技术包括特征选择和特征提取等方法，用于减少特征数量，提高模型效率。特征缩放和特征编码属于数据预处理技术，不属于降维技术。

6.下列哪项是支持向量机（SVM）的核心思想（）

A.寻找最优分割超平面

B.最小二乘法

C.逻辑回归

D.K近邻算法

答案：A

解析：支持向量机（SVM）的核心思想是寻找最优分割超平面，将不同类别的数据点分开，并最大化分类间隔。

7.决策树算法中，选择分裂节点的标准通常包括（）

A.信息增益

B.Gini不纯度

C.基尼系数

D.以上都是

答案：D

解析：决策树算法中选择分裂节点的标准通常包括信息增益、Gini不纯度和基尼系数等，这些标准用于衡量分裂前后数据的不纯度变化。

8.下列哪项是朴素贝叶斯分类器的假设基础（）

A.特征之间相互独立

B.特征之间相互依赖

C.数据线性分布

D.数据高斯分布

答案：A

解析：朴素贝叶斯分类器的假设基础是特征之间相互独立，尽管在实际中这一假设往往不成立，但朴素贝叶斯算法在实践中仍表现良好。

9.在神经网络中，下列哪项是激活函数的作用（）

A.增加模型参数

B.引入非线性关系

C.减少模型复杂度

D.提高模型训练速度

答案：B

解析：在神经网络中，激活函数的作用是引入非线性关系，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性模式。

10.下列哪项是集成学习算法（）

A.决策树

B.随机森林

C.逻辑回归

D.支持向量机

答案：B

解析：集成学习算法包括随机森林、梯度提升树等，通过组合多个弱学习器来提高模型性能。决策树、逻辑回归和支持向量机属于单个学习器算法。

11.下列哪个不是机器学习的常见损失函数（）

A.均方误差

B.交叉熵

C.基尼不纯度

D.Hinge损失

答案：C

解析：均方误差、交叉熵和Hinge损失都是机器学习中常用的损失函数，分别用于回归、分类和SVM等任务。基尼不纯度是决策树中用于衡量节点纯度的指标，不是损失函数。

12.在机器学习中，过拟合现象通常指（）

A.模型在训练数据上表现差，但在测试数据上表现好

B.模型在训练数据和测试数据上都表现差

C.模型在训练数据上表现好，但在测试数据上表现差

D.模型对噪声数据敏感

答案：C

解析：过拟合现象指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据上表现差，因为模型学习到了训练数据中的噪声和细节，而不是泛化规律。

13.下列哪种方法不属于特征工程中的特征变换（）

A.特征归一化

B.特征标准化

C.特征编码

D.特征交互

答案：D

解析：特征工程中的特征变换包括特征归一化、特征标准化和特征编码等方法，用于将数据转换为适合模型处理的格式。特征交互属于特征构造方法，不是特征变换。

14.交叉验证中，k折交叉验证的k通常取值范围是（）

A.1到10

B.5到10

C.10到20

D.5到10或10到20

答案：D

解析：k折交叉验证的k值通常取5到10或10到20，具体取值取决于数据集的大小和计算资源。不同的k值会影响模型的评估结果，需要根据实