宜賓職業(yè)技術學院《機器學習理論（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《機器學習理論（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）與注意力機制的結合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能2、在使用深度學習進行圖像分類時，數(shù)據(jù)增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關于數(shù)據(jù)增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強的方法C.數(shù)據(jù)增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強可能會導致模型學習到與圖像內(nèi)容無關的特征，影響模型性能3、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是4、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以5、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題6、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性7、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行交互來學習最優(yōu)策略。假設一個機器人需要在復雜的環(huán)境中找到通往目標的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行策略評估和改進C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法8、考慮一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以9、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有多層結構，可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設計特征10、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，如TransformerD.以上都不是11、在機器學習中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關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，下列關于模型評估的說法錯誤的是（）A.準確率是指模型正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預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用場景12、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用13、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法14、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮15、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）16、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG17、假設要開發(fā)一個自然語言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復雜性。以下哪種技術和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復雜D.基于Transformer架構的預訓練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)進行微調(diào)18、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監(jiān)督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應的房價數(shù)據(jù)。以下關于監(jiān)督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進行分類，從而預測房價D.無監(jiān)督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數(shù)據(jù)進行標注19、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機器學習系統(tǒng)，需要對疾病進行預測。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學習模型B.決策樹C.集成學習模型D.強化學習模型20、在一個強化學習場景中，智能體需要在一個復雜的環(huán)境中學習最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術可以幫助智能體更好地學習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經(jīng)驗回放D.以上技術都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學習在兒科學中的疾病診斷。2、（本題5分）什么是元學習？它的主要方法有哪些？3、（本題5分）簡述機器學習在鳥類學中的物種識別。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于機器學習算法對衛(wèi)星圖像進行土地利用分類。2、（本題5分）使用決策樹算法對員工的績效進行評估。3、（本題5分）運用交叉驗證方法選擇合適的正則化參數(shù)。4、（本題5分）基于決策