宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)理論（雙語(yǔ)）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《機(jī)器學(xué)習(xí)理論（雙語(yǔ)）》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2分，共40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、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類，同時(shí)考慮文本的上下文信息和語(yǔ)義關(guān)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(luò)（RNN）與注意力機(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能2、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能3、在特征工程中，獨(dú)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(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以5、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來(lái)更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別B.真陽(yáng)性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問(wèn)題，不能用于多分類問(wèn)題6、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)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(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)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(jiǎn)單且易于解釋B.決策樹(shù)算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對(duì)噪聲和異常值具有較好的容忍性7、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會(huì)遇到各種障礙和獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評(píng)估和改進(jìn)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(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)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(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以9、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征10、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩(shī)歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語(yǔ)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(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是11、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)評(píng)估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)為正類的比例D.模型的評(píng)估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過(guò)計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過(guò)程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過(guò)高，不適用13、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對(duì)一組沒(méi)有標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮15、在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，我們需要評(píng)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(píng)估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）16、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，以下哪種輕量級(jí)模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG17、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)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?？紤]到文本的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)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(jì)算簡(jiǎn)單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問(wèn)題C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，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(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹(shù)算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注19、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。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(guān)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(shì)？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹(shù)C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型20、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在兒科學(xué)中的疾病診斷。2、（本題5分）什么是元學(xué)習(xí)？它的主要方法有哪些？3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在鳥(niǎo)類學(xué)中的物種識(shí)別。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行土地利用分類。2、（本題5分）使用決策樹(shù)算法對(duì)員工的績(jī)效進(jìn)行評(píng)估。3、（本題5分）運(yùn)用交叉驗(yàn)證方法選擇合適的正則化參數(shù)。4、（本題5分）基于決策