粤教版·信息技术高三下册《第三章机器学习与人工智能的核心算法》练习题

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本单元考点（5 个）

机器学习的基本概念与分类监督学习与无监督学习决策树算法的基本原理神经网络的感知机模型分类与聚类问题的应用

本单元练习题（18 题）

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1. 某单层感知机有两个输入 x₁、x₂，对应权重分别为 w₁=2、w₂=3，阈值 θ=5。该感知机的输出规则为：当加权输入 s=w₁x₁+w₂x₂ 满足 s≥θ 时输出 1，否则输出 0。现给该感知机输入 x₁=1、x₂=1，则此时加权输入 s=____，输出值为____；若将“s≥θ 时输出 1”改写为“s 加上偏置项 b 之和不小于 0 时输出 1”，则偏置项 b=____。

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2. 下列情境与机器学习类型的对应关系中，正确的是（　　） A. 银行根据历史交易数据中标注的"正常/欺诈"标签训练模型识别新交易风险——无监督学习 B. 将客户消费数据自动聚分为若干特征相似的群体，未使用任何标签——无监督学习 C. 机器人通过试错并获得奖励反馈来优化行动策略——监督学习 D. 用未标注的图片批量训练模型直接完成分类任务——监督学习

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3. 某音乐平台用已标注“喜欢”或“不喜欢”的歌曲样本训练模型，使其判断用户对新歌曲的偏好。这种机器学习方式属于（　　） A. 监督学习　B. 无监督学习　C. 强化学习　D. 迁移学习

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4. 某气象站整理历史观测数据：甲数据集包含每条记录的云量、湿度及对应的“降雨/无雨”标签；乙数据集只有云量和湿度，未提供标签，算法需按观测记录的相似程度自动归组；丙系统依据智能体采取行动后获得的奖励信号调整策略。甲、乙、丙对应的机器学习类型依次是____、____、____。

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5. 某温室系统以历史记录训练模型：记录一标注了作物病害类别，记录二只包含环境传感器数据、未标注类别，记录三记录了智能控制器采取的操作及随后获得的收益信号。若分别按各记录所提供的信息训练模型，三种学习方式依次是（　　） A. 监督学习、无监督学习、强化学习　B. 无监督学习、监督学习、强化学习　C. 监督学习、强化学习、无监督学习　D. 强化学习、无监督学习、监督学习

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6. 某农业科技公司拥有1000组历史数据，每组包含土壤湿度、光照时长及对应的作物产量等级（高产/低产）。算法A利用这些带标签的数据训练模型，用于预测新地块的产量等级；算法B则对另一批无标签的传感器数据按特征相似度自动聚成三类，以发现不同的种植环境类型。据此可知，算法A属于____学习，算法B属于____学习；两种学习方式的根本区别在于训练数据是否____。

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7. 某兴趣社团用“是否参加过编程活动”将训练样本分成两组，再分别判断样本所属类别。在决策树中，前一判断对应的节点称为____。

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8. 某分类任务中，决策树当前节点的样本标签不全相同。候选特征甲、乙、丙在该节点上的信息增益依次为0.18、0.27、0.21。按信息增益选择划分特征后，乙划分出的一个子节点标签全相同，另一个子节点标签仍不全相同。此时应如何处理？ A. 以乙作为当前节点的划分特征，并继续对标签仍不全相同的子节点递归选择划分特征　B. 以甲作为当前节点的划分特征，因为应优先选择信息增益较小的特征　C. 继续划分标签全相同的子节点，停止处理标签不全相同的子节点　D. 以乙划分后立即停止整个树的生长，将所有子节点都设为叶节点

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9. 某感知机的加权输入为 s=w₁x₁+w₂x₂，阈值为4；当 s≥4 时输出1，否则输出0。若改写为“加权输入与偏置项之和不小于0时输出1”的形式，偏置项应为 ___。

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10. 下列关于机器学习基本概念的叙述中，正确的是（　　） A. 机器学习是让计算机从数据中自动学习规律并提升性能的方法 B. 机器学习必须由程序员事先写死所有判断规则，不能从数据中学习 C. 监督学习的特点是训练数据没有标签，完全靠数据自身结构发现规律 D. 无监督学习的特点是训练数据都带有明确的标签或答案

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11. 某校机器人社团整理了新到设备的数据，每条记录均包含轴距、传感器数量和机身质量。现要根据已标注的“适合室内巡检”或“不适合室内巡检”记录，判定新设备属于哪一类；另要把未标注的设备按参数相似程度分成若干组，不预先指定组数。前一项和后一项分别属于哪类问题？ A. 前者是分类，后者是聚类　B. 前者是聚类，后者是分类　C. 两者都是分类　D. 两者都是聚类

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12. 某单层感知机有两个输入，权重分别为 w₁=2、w₂=-1，阈值为3，当加权输入 s=w₁x₁+w₂x₂ 满足 s≥3 时输出1，否则输出0。现输入样本 x₁=3、x₂=2，则该感知机的输出为____；若将其改写为“加权输入与偏置项 b 之和不小于0时输出1”的等价形式，则 b=____。

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13. 某研究小组把未标注类别的传感器数据交给算法，要求算法依据数据之间的相似性自动发现若干群组；训练过程中没有提供标准答案或奖励信号。这种机器学习属于___学习。

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14. 某系统利用已标注“合格”或“不合格”的样本训练模型，再判断新样本所属类别。该学习方式属于（　　） A. 监督学习　B. 无监督学习　C. 强化学习　D. 深度学习

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15. 某分类决策树从根节点开始，依次依据记录的特征取值沿分支前进，最终到达标记为“乙类”的叶节点。关于该记录的分类结果，正确的是（　） A. 预测为乙类　B. 训练集中所有到达该叶节点的样本都必定属于乙类　C. 该记录的每个特征都已参与判断　D. 根节点的判断结果就是最终分类结果

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16. 计算机利用数据或经验改进任务性能，而不必针对每种情形逐条编写规则，这种方法称为___。

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17. 单层感知机先计算输入的加权和，再与阈值比较；当加权和不小于阈值时输出1，否则输出0。若某输入的加权和恰好等于阈值，感知机输出____。

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18. 某感知机对输入 x₁、x₂ 的加权和为 s=3x₁/2−x₂，阈值 θ=1/2；当 s≥θ 时输出1，否则输出0。依次输入 (1,0)、(1,1)、(0,1)、(0,0)，输出序列是（　） A. 1000　B. 1100　C. 1010　D. 1110

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