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2025年超星尔雅学习通《数据科学与人工智能技术应用》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.数据科学的核心目标是（）

A.收集尽可能多的数据

B.数据的存储和管理

C.从数据中提取有价值的信息和知识

D.数据的展示和可视化

答案：C

解析：数据科学的核心在于通过科学方法、流程、算法和系统，从各种形式的数据中提取有用的信息和知识，并转化为可理解的格式，以支持决策和预测。收集数据、存储管理、展示可视化都是数据科学的重要组成部分，但不是其核心目标。

2.人工智能的主要应用领域不包括（）

A.自然语言处理

B.计算机视觉

C.专家系统

D.大气预报

答案：D

解析：自然语言处理、计算机视觉和专家系统都是人工智能的重要应用领域，分别涉及文本理解、图像识别和基于知识的决策。大气预报主要依赖于气象学和统计学方法，虽然也可能应用一些机器学习技术，但通常不被视为人工智能的主要应用领域。

3.以下哪项不是机器学习的主要类型（）

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.随机学习

答案：D

解析：机器学习的主要类型包括监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习通过标记数据训练模型，无监督学习处理未标记数据以发现隐藏模式，半监督学习结合了标记和未标记数据。随机学习不是机器学习的主要类型。

4.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）

A.删除含有缺失值的记录

B.填充缺失值

C.使用模型预测缺失值

D.保持原样

答案：D

解析：处理缺失值是数据预处理的重要步骤，常用方法包括删除含有缺失值的记录、填充缺失值（如使用均值、中位数或众数）以及使用模型预测缺失值。保持原样通常不是处理缺失值的有效方法，因为它会导致数据不完整，影响后续分析。

5.以下哪个不是常用的分类算法（）

A.决策树

B.支持向量机

C.神经网络

D.线性回归

答案：D

解析：常用的分类算法包括决策树、支持向量机和神经网络。线性回归主要用于回归分析，即预测连续数值，而不是分类问题。因此，线性回归不是常用的分类算法。

6.以下哪个不是常用的聚类算法（）

A.K均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN聚类

D.朴素贝叶斯

答案：D

解析：常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN聚类。朴素贝叶斯是一种分类算法，主要用于文本分类等领域，而不是聚类分析。因此，朴素贝叶斯不是常用的聚类算法。

7.在特征工程中，以下哪个方法不属于特征选择（）

A.卡方检验

B.相关性分析

C.递归特征消除

D.主成分分析

答案：D

解析：特征选择是从原始特征集中选择最相关特征子集的方法，常用方法包括卡方检验、相关性分析和递归特征消除。主成分分析是一种降维方法，通过线性变换将高维数据投影到低维空间，而不是特征选择方法。

8.以下哪个不是深度学习的特点（）

A.需要大量数据

B.具有强大的特征提取能力

C.计算复杂度高

D.易于解释模型决策过程

答案：D

解析：深度学习的特点包括需要大量数据、具有强大的特征提取能力和计算复杂度高。深度学习模型通常被认为是“黑箱”模型，其决策过程难以解释，因此易于解释模型决策过程不是深度学习的特点。

9.在自然语言处理中，以下哪个技术不属于文本分类（）

A.情感分析

B.主题建模

C.垃圾邮件检测

D.文本摘要

答案：D

解析：文本分类是将文本数据分配到预定义类别中的任务，常用技术包括情感分析、垃圾邮件检测和主题建模。文本摘要是将长文本生成简短摘要的技术，不属于文本分类范畴。

10.以下哪个不是计算机视觉的主要任务（）

A.图像分类

B.目标检测

C.图像分割

D.视频压缩

答案：D

解析：计算机视觉的主要任务包括图像分类、目标检测和图像分割。视频压缩是信号处理领域的技术，虽然可能与计算机视觉有一定联系，但通常不被视为计算机视觉的主要任务。

11.下列哪项不是大数据的典型特征（）

A.海量性

B.速度性

C.多样性

D.可解释性

答案：D

解析：大数据的典型特征通常概括为海量性（Volume）、速度性（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。可解释性通常不是大数据的主要特征，甚至有时与深度学习的“黑箱”特性相对。因此，可解释性不是大数据的典型特征。

12.Hadoop生态系统中的HDFS主要解决什么问题（）

A.数据挖掘

B.分布式存储

C.机器学习

D.数据可视化

答案：B

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统中的核心组件，主要用于解决大规模数据集的分布式存储问题。它通过将大文件分割成