2025年大学人工智能基础（机器学习入门）试题及答案.doc

2025年大学人工智能基础（机器学习入门）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
（总共6题，每题5分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填写在括号内）
w1. 以下关于机器学习中监督学习的说法，正确的是（ ）
A. 监督学习不需要给定训练数据的标签
B. 监督学习的目标是学习一个模型，使得模型能够对新的数据进行准确的预测
C. 监督学习只能处理分类问题
D. 监督学习不需要进行模型评估
答案：B

w2. 在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（ ）
A. 信息增益
B. 基尼系数
C. 均方误差
D. 以上都是
答案：A

w3. 下列哪种算法不属于无监督学习算法（ ）
A. K均值聚类算法
B. 决策树算法
C. 主成分分析算法
D. 高斯混合模型算法
答案：B

w4. 支持向量机（SVM）主要用于解决（ ）
A. 回归问题
B. 分类问题
C. 聚类问题
D. 降维问题
答案：B

w5. 神经网络中的激活函数的作用是（ ）
A. 增加模型的复杂度
B. 对输入数据进行非线性变换
C. 提高模型的训练速度
D. 减少模型的过拟合
答案：B

w6. 以下关于梯度下降算法的说法，错误 的是（ ）
A. 梯度下降算法是一种迭代优化算法
B. 梯度下降算法可以用于求解机器学习模型的最优参数
C. 梯度下降算法每次迭代都会使目标函数值减小
D. 梯度下降算法的收敛速度与初始值的选择有关
答案：C

第II卷（非选择题 共70分）

w7. 简答题（15分）
请简要解释什么是机器学习，并说明机器学习在人工智能中的重要性。

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习在人工智能中至关重要，它是实现人工智能的关键技术之一。通过机器学习，人工智能系统能够自动从数据中学习模式和规律，从而具备智能决策和预测的能力，推动人工智能在各个领域的广泛应用和发展。

w8. 简答题（15分）
简述K均值聚类算法的基本步骤。

K均值聚类算法的基本步骤如下：首先，随机选择K个初始聚类中心。然后，计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。接着，重新计算每个簇的聚类中心，即簇中所有数据点的均值。重复上述步骤直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数。最终得到K个簇，完成数据的聚类。

w9. 分析题（20分）
给定以下数据集：{(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)}，使用线性回归模型进行拟合。假设线性回归模型为y = wx + b，通过最小二乘法求解w和b的值。

首先计算x的均值x_mean = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3，y的均值y_mean = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4。

然后计算w的值：
分子 = Σ[(x_i - x_mean) (y_i - y_mean)] = (1 - 3) (2 - 4) + (2 - 3) (3 - 4) + (3 - 3) (4 - 4) + (4 - 3) (5 - 4) + (5 - 3) (6 - 4) = 10
分母 = Σ[(x_i - x_mean)^2] = (1 - 3)^2 + (2 - 3)^2 + (3 - 3)^2 + (4 - 3)^2 + (5 - 3)^2 = 10
所以w = 分子 / 分母 = 一

接着计算b的值：
b = y_mean - w x_mean = 4 - 1 3 = 1

因此，线性回归模型为y = 1x + b，即y = x + 1。

w10. 论述题（20分）
阅读以下材料：在医疗诊断领域，机器学习算法被广泛应用。通过对大量患者的病历数据、症状表现、检查结果等进行学习，机器学习模型可以辅助医生进行疾病诊断。例如，某医院使用机器学习算法对肺癌患者的CT图像数据进行分析，训练出的模型能够识别出肺癌的特征，帮助医生更准确地判断患者是否患有肺癌。请结合材料论述机器学习在医疗领域应用的优点和可能面临的挑战。

机器学习在医疗领域应用具有诸多优点。它能处理海量医疗数据，挖掘其中隐藏的模式和规律，辅助医生做出更准确的诊断，如材料中利用CT图像数据识别肺癌特征。还可以提高诊断效率，快速给出初步诊断建议，节省医生时间。能对疾病进行预测，提前采取预防措施。

然而，也面临一些挑战。数据质量问题，医疗数据可能存在不完整、不准确等情况影响模型训练。模型的可靠性和安全性要求极高，错误诊断可能导致严重后果。隐私保护也是难题，患者数据包含敏感信息，需严格保护防止泄露。此外，机器学习模型的可解释性较差，医生难以理解模型决策过程，可能影响其对诊断结果的信任度。