江南大學(xué)《機器學(xué)習(xí)與人工智能》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江南大學(xué)

《機器學(xué)習(xí)與人工智能》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點2、在機器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系，同時樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯3、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是4、某機器學(xué)習(xí)項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以5、在一個圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當6、當處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極小）時，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以7、在構(gòu)建一個機器學(xué)習(xí)模型時，我們通常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據(jù)8、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性9、假設(shè)正在研究一個文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成10、在機器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標有準確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯誤的是（）A.準確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測為正類的比例D.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景11、機器學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務(wù)。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。那么，下列關(guān)于機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機器學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對抗攻擊等12、某研究團隊正在開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測（PLP）D.以上特征都常用13、在進行自動特征工程時，以下關(guān)于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率14、在進行圖像識別任務(wù)時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調(diào)整15、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機器學(xué)習(xí)進行海嘯預(yù)警。2、（本題5分）簡述在航空航天領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勗诘刭|(zhì)勘探中，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在鳥類學(xué)中的物種識別。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機器學(xué)習(xí)在智能電網(wǎng)中的負荷預(yù)測與優(yōu)化。機器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于智能電網(wǎng)的負荷預(yù)測和優(yōu)化，提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和效率。分析其在智能電網(wǎng)中的具體應(yīng)用方法，并討論面臨的挑戰(zhàn)和解決方案。2、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用。如質(zhì)量檢測、故障診斷等，分析數(shù)據(jù)實時性和模型更新的重要性。3、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用，如空氣質(zhì)量預(yù)測、水質(zhì)監(jiān)測等，討論其對環(huán)境保護的意義。4、（本題5分）闡述機器學(xué)習(xí)中的自動編碼器方法。分析自動編碼器的原理和應(yīng)用場景，以及在數(shù)據(jù)壓縮和特征提取中的作用。5、（本題5分）論述集成學(xué)習(xí)中的Boosting算法（如Adaboost、GBDT）的思想和工作流程。分析Boosting算法如何通過逐步聚焦于難分類樣本提高整體性能。四、應(yīng)用題（本大題共4個