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教科版·信息技术高三下册《第3单元 机器学习与深度学习》练习题

共 18 道沉淀题 · AI 对照课标原创 · 三重审校答案可核对

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本单元考点（5 个）

机器学习的基本概念监督学习与无监督学习人工神经网络的基本结构深度学习的基本原理过拟合与欠拟合现象

本单元练习题（18 题）

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1. 某智能系统通过学习大量已标注的邮件样本，建立识别垃圾邮件的规则，并用这些规则判断新邮件是否为垃圾邮件。对此过程的准确描述是（　） A. 机器学习是计算机从数据中学习规律，并利用规律处理新问题的过程　B. 机器学习是程序员逐条编写所有输入与输出对应规则的过程　C. 机器学习是计算机仅按固定步骤执行算术运算的过程　D. 机器学习是将数据存入计算机而不进行分析的过程

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2. 某温室系统收集了多季节的温度、湿度与作物长势记录，其中一部分记录标有“需通风”或“无需通风”。系统根据这些样本调整内部模型，随后对未参与调整的新记录给出通风建议。下列说法最准确的是（　） A. 系统从带标记样本中学习规律，并将所得模型用于新样本判断 B. 系统只要保存全部历史记录，就已经完成机器学习 C. 系统的判断规则必须由人逐条写出，样本仅用于存档 D. 系统对新记录给出建议，说明它已不再依赖数据

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3. 某医疗研究团队将已有的病例数据（包含患者各项指标及医生最终诊断结果）输入模型进行训练，训练完成后用模型对新患者的检查数据进行疾病判断。下列关于该学习方式的说法，正确的是（　　） A. 该过程属于无监督学习，因为模型自主发现了疾病特征 B. 该过程属于监督学习，因为训练数据带有明确的诊断标签 C. 该过程属于无监督学习，因为新患者的诊断结果未知 D. 该过程既非监督学习也非无监督学习，属于强化学习

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4. 某识别系统的开发者没有逐条编写判断规则，而是提供大量历史样本，让系统据此形成模型，并用于处理未见过的新样本。这种让计算机从数据经验中归纳规律、完成特定任务的方法称为____。

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5. 在机器学习中，若模型在训练集上表现很好，但在测试集（新数据）上误差明显偏大，说明模型把训练数据中的噪声细节也学了进去，这种泛化能力差的现象称为____；反之，若模型在训练集和测试集上误差都很大，连训练数据的规律都未学到，则称为____。

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6. 某团队训练一个手写数字识别模型，观察到以下现象：模型在训练集上识别准确率高达99%，但在全新测试集上准确率仅60%，且随着训练轮数继续增加，两者差距进一步拉大；而另一个结构过简单的模型在训练集和测试集上准确率都只有约70%。前者对训练样本的细节和噪声过度记忆，导致泛化能力差，这种现象称为____；后者因模型表达能力不足而无法学到数据的普遍规律，这种现象称为____。为缓解第一种现象，通常可采取增加训练数据量、采用正则化或适当____（填“增大”或“减小”）模型复杂度等措施。

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7. 某团队先用一批已标注类别的设备运行记录训练模型，使模型能预测新记录所属类别；随后，团队对另一批未标注类别的记录按特征相似性自动分组，分组完成后才由专家命名各组。前一阶段和后一阶段分别属于____和____。

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8. 某小组用深度神经网络拟合一个带有随机噪声的小样本数据集。训练过程中记录到：随着模型复杂度不断提高，模型在训练集上的损失持续下降至接近0，而在验证集上的损失先下降后持续上升；若改用一个极简单的线性模型，则训练集与验证集上的损失都很高。下列判断正确的是（　　） A. 复杂模型欠拟合，线性模型过拟合 B. 复杂模型过拟合，线性模型欠拟合 C. 两者均为过拟合，需增加训练轮数 D. 两者均为欠拟合，需继续提高复杂度

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9. 某研究者把一批未标注来源类别的鸟鸣片段及其声学特征输入模型，模型训练时不接收类别答案，而是依据特征相似性发现数据中的群组。该模型采用的是____学习。

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10. 关于机器学习的基本概念，下列说法正确的是（　） A. 机器学习必须由程序员为每种情况逐条编写判断规则，程序才能完成任务 B. 机器学习是从数据中自动归纳规律、形成模型，并据此处理新数据的方法 C. 机器学习与深度学习是互不相干的两种技术，深度学习不属于机器学习范畴 D. 机器学习系统只要训练完成，在任何新数据上都能保证百分之百正确

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11. 某科研团队分别用线性回归模型（模型A）和深层神经网络（模型B）拟合同一组带有随机噪声的气温数据。结果显示：模型A在训练集和验证集上的误差都很高，且两条误差曲线几乎重合，说明模型过于简单，连数据的基本规律都未学到，这种情况下模型发生了____；模型B在训练集上误差几乎为0，但在验证集上误差很大，这种泛化能力差、把噪声也当作规律学习的现象称为____。在二者中，通过增加训练数据更可能改善的是____（填"模型A"或"模型B"）。

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12. 研究者收集一批鸟类鸣声及其物种标签。建模时，算法只接收鸣声特征，不读取标签，并按特征相似性将鸣声归为若干组；分组完成后，研究者才用标签检查各组的物种构成。对这一建模过程的判断正确的是（　） A. 属于监督学习，因为数据集中存在物种标签 B. 属于无监督学习，因为标签未参与模型学习 C. 属于监督学习，因为分组结果可与标签比较 D. 属于强化学习，因为研究者在分组后进行了检查

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13. 在一次分类任务中，系统把数据依次送入多个相互连接的神经网络层，每层提取数据的不同特征，最终输出分类结果。这种通过多层神经网络逐层学习特征表示的机器学习方法称为____。

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14. 深度学习的基本原理是（　） A. 通过多层神经网络从数据中逐层学习特征表示 B. 仅依靠人工编写的规则完成数据分类 C. 通过数据库存储更多数据提升模型能力 D. 将所有输入数据转换为固定格式后直接输出结果

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15. 在机器学习中，若训练数据的每一个样本都带有明确的标准答案（标签），模型通过学习输入与标签之间的对应关系来预测新样本的输出，这种学习方式称为____学习；若训练数据没有标签，模型自主发现数据内在的结构与分组规律，这种方式称为____学习。某电商平台的系统将用户的浏览记录自动聚成若干“相似购物偏好”群体，事先没有任何人为标注，这属于____学习；而垃圾邮件系统利用大量已标注“垃圾/正常”的邮件训练分类模型，则属于____学习（后两空均填“监督”或“无监督”）。

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16. 某同学用深度学习模型对植物病害图像进行分类，训练早期：训练集与验证集准确率均较低且都随训练缓慢提升；继续训练后：训练集准确率接近100%，验证集准确率反而下降。下列判断正确的是 A. 早期现象为过拟合，后期现象为欠拟合 B. 早期现象为欠拟合，后期现象为过拟合 C. 早期与后期均为过拟合 D. 早期与后期均为欠拟合

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17. 在机器学习中，通常把用于训练的原始信息称为____，把系统根据这些信息归纳形成的判断依据称为模型；若训练样本的每一条记录都附有人工标注的正确结果，这种学习方式称为____学习。

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18. 人工神经网络的基本结构通常由哪些部分构成？ A. 输入层、隐藏层和输出层　B. 输入层、存储层和显示层　C. 感知层、传输层和执行层　D. 数据层、算法层和应用层

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