第9课 《人工智能中的机器学习》同步练习 2025-2026学年浙教版初中信息科技八年级下册

2026年浙教版（新教材）初中信息技术八年级下册《人工智能中的机器学习》同步练习及答案 一、填空题 1. 机器学习是__________的一个重要分支，核心是让机器从__________中自动学习规律，而不是依靠人工编写固定程序。 2. 机器学习的基本过程一般包括：数据采集→_______→模型训练→_______→模型优化。 3. 经过训练后得到的可用于预测或分类的结果，称为__________；在训练中用于判断输出的标准结果，称为__________。 4. 有监督学习使用__________数据集进行训练，典型任务有__________与回归。 5. 无监督学习主要对__________数据集进行分析，常见应用是__________，例如智能相册自动分组。 6. 机器学习具备__________能力，即能对未见过的新数据做出合理判断。 7. 生活中常见的机器学习应用有：人脸识别、_______、_______、拍照识物等。 8. 模型训练时，数据一般分为训练集、_______和测试集，目的是避免_______。 二、判断题 1. 机器学习就是给计算机写更多、更复杂的规则指令。（ ） 2. 有监督学习必须依赖带标签的数据。（ ） 3. 训练好的模型一旦完成，不需要再更新和优化。（ ） 4. 无监督学习可以自动发现数据中的潜在结构或类别。（ ） 5. 智能推荐系统（如视频、购物推荐）通常用到机器学习技术。（ ） 三、选择题 1. 下列关于机器学习的描述，最准确的是（ ） A. 机器完全模仿人类的所有行为 B. 机器从数据中学习规律并自主改进性能 C. 只需少量数据就能完成高精度模型 D. 不需要算法，只靠大数据即可完成 2. 以下属于有监督学习的是（ ） A. 对用户浏览记录自动聚类 B. 给图片标注“猫/狗”并训练分类器 C. 发现用户群体的潜在兴趣分组 D. 分析用户行为但不给出明确标签 3. 在“训练模型识别是否为猫”的任务中，“猫/非猫”属于（ ） A. 特征 B. 标签 C. 算法 D. 测试集 4. 下列最适合用无监督学习解决的是（ ） A. 预测明天是否下雨 B. 将新闻自动分成不同主题类别 C. 根据历史成绩预测考试分数 D. 判断邮件是否为垃圾邮件 5. 关于模型“泛化能力”，理解正确的是（ ） A. 模型在训练集上正确率很高 B. 模型能在新的、未见过的数据上表现良好 C. 模型可以处理任意类型的数据 D. 模型不需要测试即可上线 四、简答题 1.请用自己的话简述：什么是机器学习？它和传统编程的主要区别是什么？ 2. 简要说明有监督学习与无监督学习的核心区别，并各举一个生活或学习中的例子。 3. 写出机器学习的一般流程，并结合“训练一个识别水果的模型”进行简单说明。 4. 结合实例，说说机器学习给我们生活带来的便利，同时简要提一条需要注意的信息安全或隐私问题。 五、综合应用题 学校想做一个“校园垃圾分类助手”：通过拍照识别垃圾类别（可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾）。请从机器学习角度回答： 1. 你会选择有监督还是无监督学习？说明理由。 2. 训练这个模型，需要准备什么样的数据？ 3. 简单描述训练和使用的大致过程。 4. 使用中可能存在哪些局限或风险？（至少写出两点） 参考答案 1、 填空题 1. 人工智能；大量数据 2. 特征提取；模型预测 3. 模型；标签 4. 带标签（已标注）；分类 5. 未标注（无标签）；聚类 6. 泛化 7. 智能推荐；语音助手（合理即可） 8. 验证集；过拟合 2、 判断题 1.× 2. √ 3. × 4. √ 5. √ 3、 选择题 1.B 2. B 3. B 4. B 5. B 4、 简答题（要点） 1. 机器学习是人工智能的分支，让机器通过算法从大量数据中学习规律、自动改进性能；传统编程靠人工写固定规则，机器学习靠数据驱动、自主学习。 2. 有监督学习：用带标签数据学习输入到输出的映射（如：标注“猫/狗”训练图片分类）；无监督学习：用无标签数据自动发现结构/分组（如：用户消费数据聚类）。 3. 流程：数据采集→特征提取→模型训练→模型预测→模型优化；示例：收集各类水果图片→提取颜色、形状等特征→用算法训练分类模型→用新图片测试识别效果→调整参数优化模型。 4. 便利：人脸识别解锁、智能导航、语音助手、精准推荐；风险：人脸/身份数据泄露、个人行为被过度收集、算法偏见等（合理即可）。 5、 综合应用题（要点） 1. 选择有监督学习；因为需要明确输出类别（4类垃圾），属于分类任务，需要标签数据。 2. 各类垃圾的图片数据，且每张图片标注对应类别标签；数据要多样、光照角度丰富、数量充足。 3. 采集标注垃圾图片→提取颜色、形状、纹理等特征→划分训练/验证/测试集→选择算法训练分类模型→用新照片测试识别→部署到小程序/APP供拍照识别。 4. 局限：对模糊/遮挡/特殊角度照片识别不准；风险：照片上传存在隐私泄露、模型误判导致引导错误、被恶意上传不良图片等（合理即可）。 2 学科网（北京）股份有限公司 $