白銀礦冶職業(yè)技術學院《深度學習實踐應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁白銀礦冶職業(yè)技術學院

《深度學習實踐應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題2、假設正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測3、在進行特征工程時，需要對連續(xù)型特征進行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數(shù)據(jù)的復雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化4、機器學習在自然語言處理領域有廣泛的應用。以下關于機器學習在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學習模型等。那么，下列關于機器學習在自然語言處理中的說法錯誤的是（）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構B.TF-IDF可以衡量一個詞在文檔中的重要性C.深度學習模型在自然語言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展5、在機器學習中，模型的選擇和超參數(shù)的調整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝炞C技術來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證，以下關于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗證一次6、在一個圖像生成的任務中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質量、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.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠學習數(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.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質量和多樣性，但計算成本較高7、在進行自動特征工程時，以下關于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數(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8、假設正在研究一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以9、在集成學習中，Adaboost算法通過調整樣本的權重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化10、考慮一個情感分析任務，判斷一段文本所表達的情感是積極、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，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度11、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數(shù)據(jù)？（）A.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能12、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以13、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預測結果的能力。可解釋性對于一些關鍵領域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能14、假設我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能15、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進行細分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響16、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容無關的特征，影響模型性能17、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18、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以19、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差20、假設正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法21、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合22、假設正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期23、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以24、假設正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術都可以25、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費行為、服務使用情況等數(shù)據(jù)來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構建與客戶流失相關的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進行特征變換，如對數(shù)變換、標準化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點和模型需求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習在旅游規(guī)劃中的路線推薦。2、（本題5分）解釋機器學習在酒店管理中的客戶滿意度預測。3、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行颶風路徑預測。4、（本題5分）說明機器學習在口腔醫(yī)學中的診斷輔助。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用神經(jīng)退行性疾病相關數(shù)據(jù)研究疾病的發(fā)病機制和治療策略。2、（本題5分）使用支持向量機（SVM）對圖像進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。3、（本題5分）依據(jù)水產養(yǎng)殖數(shù)據(jù)優(yōu)化養(yǎng)殖環(huán)境和提高養(yǎng)殖效益