江蘇商貿(mào)職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)工具與平臺(tái)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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《機(jī)器學(xué)習(xí)工具與平臺(tái)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶購買行為預(yù)測(cè)的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù),包括個(gè)人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征,以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.因子分析D.獨(dú)立成分分析(ICA)2、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng),需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動(dòng)問題,以下哪種方法可以幫助改善推薦效果?()A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試3、假設(shè)要為一個(gè)智能推薦系統(tǒng)選擇算法,根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的?()A.基于協(xié)同過濾的推薦算法,利用用戶之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進(jìn)行推薦,但存在冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法,根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦,但對(duì)新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法,結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn),并通過特征工程和模型融合提高推薦效果,但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法,通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略,但訓(xùn)練難度大且收斂慢4、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí),以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)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(dòng)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(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間,但可以提高特征工程的效率5、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時(shí),如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大,可能會(huì)導(dǎo)致以下哪種情況()A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會(huì)發(fā)生6、在使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行分類時(shí),核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系,但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)(RBF核)對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感,適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí),只需要考慮模型的復(fù)雜度,不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)7、考慮一個(gè)情感分析任務(wù),判斷一段文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面,可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大,且包含豐富的語義信息,以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好?()A.詞袋模型,簡(jiǎn)單直觀,計(jì)算速度快B.TF-IDF,考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示,能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同,取決于模型的復(fù)雜程度8、在一個(gè)分類問題中,如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽,以下哪種模型可能對(duì)這類噪聲具有一定的魯棒性?()A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹9、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.L1正則化會(huì)使部分模型參數(shù)變?yōu)?,從而實(shí)現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對(duì)模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰,使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大,對(duì)模型的約束越強(qiáng),可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時(shí)使用L1和L2正則化(ElasticNet)總是比單獨(dú)使用L1或L2正則化效果好10、想象一個(gè)市場(chǎng)營銷的項(xiàng)目,需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來預(yù)測(cè)其未來的購買傾向。同時(shí),要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的?()A.建立邏輯回歸模型,通過系數(shù)分析解釋變量的影響,但對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹集成算法,如梯度提升樹(GradientBoostingTree),準(zhǔn)確性較高,且可以通過特征重要性評(píng)估解釋模型,但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)能力強(qiáng),但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器,明確的規(guī)則易于理解,但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性11、在一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)中,如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同,以下哪種方法可能效果較好?()A.基于距離的方法,如K近鄰B.基于密度的方法,如DBSCANC.基于聚類的方法,如K-MeansD.以上都不行12、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中,需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像??紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的?()A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),通過對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像,但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器(VAE),能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本,但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型,如PixelCNN,逐像素生成圖像,保證了局部一致性,但生成速度較慢D.擴(kuò)散模型,通過逐步去噪生成圖像,具有較高的質(zhì)量和多樣性,但計(jì)算成本較高13、在一個(gè)分類問題中,如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí),以下哪種模型具有較好的靈活性?()A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以14、在一個(gè)信用評(píng)估模型中,我們需要根據(jù)用戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,即信用良好的用戶數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個(gè)問題,以下哪種方法是不合適的?()A.對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣,增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣,減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重,在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,忽略類別不平衡15、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù),例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu),同時(shí)詞匯量很大。為了有效地表示這些文本,以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用?()A.詞袋模型(BagofWords)B.詞嵌入(WordEmbedding)C.主題模型(TopicModel)D.語法樹表示16、機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法中,錯(cuò)誤的是:機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學(xué)習(xí)模型等。那么,下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法錯(cuò)誤的是()A.詞袋模型將文本表示為詞的集合,忽略了詞的順序和語法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性C.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中表現(xiàn)出色,但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展17、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)律和模式,從而能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法中,錯(cuò)誤的是:機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù),無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么,下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是()A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,用于將數(shù)據(jù)分成K個(gè)聚類C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略,適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身,與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)18、在一個(gè)多分類問題中,如果類別之間存在層次關(guān)系,以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)?()A.層次分類B.一對(duì)一分類C.一對(duì)多分類D.以上方法都可以19、在一個(gè)聚類問題中,需要將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高,不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類,以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟,哪一項(xiàng)是正確的?()A.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以,對(duì)最終聚類結(jié)果沒有影響20、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),我們通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個(gè)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(jī)值填充缺失值D.不處理缺失值,直接使用原始數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)解釋交叉驗(yàn)證在模型選擇和評(píng)估中的用途。2、(本題5分)解釋如何使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦。3、(本題5分)解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理噪聲數(shù)據(jù)。4、(本題5分)說明機(jī)器學(xué)習(xí)在化學(xué)材料研究中的作用。5、(本題5分)機(jī)器學(xué)習(xí)在疼痛醫(yī)學(xué)中的研究進(jìn)展如何?三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用宗教研究數(shù)據(jù)了解宗教信仰和文化傳播。2、(本題5分)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類。3、(本題5分)依據(jù)免疫學(xué)數(shù)據(jù)探索免疫反應(yīng)機(jī)制和疾病治療方法。4、(本題5分)借助法醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行司法鑒定和犯罪調(diào)查。5、(本題5分)利用法學(xué)案例數(shù)據(jù)

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