滇西科技師范學院《數(shù)據(jù)采集》2023-2024學年第一學期期末試卷

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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1分，共20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、假設(shè)正在進行一個異常檢測任務(wù)，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法2、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用3、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(yù)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(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？（）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4、假設(shè)我們有一個時間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來的值。以下哪種機器學習算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）5、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6、在一個強化學習問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以7、某機器學習項目需要對視頻數(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)換為適合機器學習模型處理的形式？（）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8、考慮一個時間序列預(yù)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、假設(shè)我們要使用機器學習算法來預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標10、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因？（）A.學習率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當D.以上原因都有可能11、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學習率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數(shù)12、在機器學習中，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。可以通過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13、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升14、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進行快速適應(yīng)和學習，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學習模型B.增量學習模型C.遷移學習模型D.以上模型都可以15、在監(jiān)督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關(guān)于監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務(wù)。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學習算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)16、機器學習在圖像識別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、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)于機器學習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習圖像的特征表示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.機器學習在圖像識別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等17、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(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以18、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用19、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(luò)進行學習。以下關(guān)于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，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(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學習的說法錯誤的是（）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、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)計特征20、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(shù)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(shù)都可以考慮二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述梯度下降法在優(yōu)化模型參數(shù)中的作用。2、（本題5分）說明機器學習中層次聚類的特點。3、（本題5分）什么是模型的可轉(zhuǎn)移性？如何提高模型的可轉(zhuǎn)移性？4、（本題5分）說明機器學習在經(jīng)濟學中的預(yù)測模型。5、（本題5分）解釋機器學習在神經(jīng)科學中的研究進展。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用決策樹算法對疾病進行診斷。2、（本題5分）運用LSTM網(wǎng)絡(luò)對旅游景區(qū)的游客滿意度進行預(yù)測。3、（本題5分）使用Adaboost算法提升弱分類器的性能，進行手寫數(shù)字識別。4、（本題5分）通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對心電圖（ECG）中的心律失常進行檢測。5、（本題5分）利用隨機森林模型對電影的評分進行預(yù)測。四、論述題