鄭州電子信息職業(yè)技術學院《機器學習基礎》2023-2024學年第二學期期末試卷_第1頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁鄭州電子信息職業(yè)技術學院《機器學習基礎》

2023-2024學年第二學期期末試卷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、在構(gòu)建一個機器學習模型時,我們通常需要對數(shù)據(jù)進行預處理。假設我們有一個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.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值,直接使用原始數(shù)據(jù)2、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雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述,哪一項是不正確的?()A.復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,如醫(yī)療診斷,應優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中,需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復雜度和可解釋性3、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4、假設正在訓練一個深度學習模型,但是訓練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題?()A.使用正則化B.調(diào)整學習率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)5、在一個聚類問題中,需要將一組數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高,不同簇之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。假設我們使用K-Means算法進行聚類,以下關于K-Means算法的初始化步驟,哪一項是正確的?()A.隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心C.計算數(shù)據(jù)點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以,對最終聚類結(jié)果沒有影響6、想象一個文本分類的任務,需要對大量的新聞文章進行分類,如政治、經(jīng)濟、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語義的復雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的?()A.One-Hot編碼,簡單直觀,但向量維度高且稀疏B.詞袋模型(BagofWords),忽略詞序但計算簡單C.分布式詞向量,如Word2Vec或GloVe,能夠捕捉詞與詞之間的語義關系,但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預訓練語言模型生成的詞向量,具有強大的語言理解能力,但計算成本高7、假設正在進行一個圖像生成任務,例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領域取得了顯著成果?()A.變分自編碼器(VAE)B.生成對抗網(wǎng)絡(GAN)C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成8、在一個多分類問題中,如果類別之間存在層次關系,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.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以9、在機器學習中,強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關于強化學習的描述,哪一項是不正確的?()A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋(獎勵或懲罰)來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法,通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù),通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模,只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略10、假設要預測一個時間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點,以下哪種方法可能是最合適的?()A.滑動窗口分析,通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測變化,但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計的假設檢驗,如t檢驗或方差分析,但對數(shù)據(jù)分布有要求C.變點檢測算法,如CUSUM或Pettitt檢驗,專門用于檢測變化點,但可能對噪聲敏感D.深度學習中的異常檢測模型,能夠自動學習變化模式,但需要大量數(shù)據(jù)訓練11、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12、想象一個圖像分類的競賽,要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的?()A.數(shù)據(jù)增強,通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量,但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu),找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合,但搜索空間大且耗時C.模型壓縮,減少模型參數(shù)和計算量,如剪枝和量化,但可能損失一定精度D.集成學習,組合多個模型的預測結(jié)果,提高穩(wěn)定性和準確率,但訓練成本高13、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14、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15、假設正在構(gòu)建一個推薦系統(tǒng),需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動問題,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16、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17、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18、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關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。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。那么,下列關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,與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn),如小樣本學習、對抗攻擊等19、假設在一個醫(yī)療診斷的場景中,需要通過機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標、病史和生活習慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時,需要考慮模型的準確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的?()A.決策樹算法,因為它能夠清晰地展示決策過程,具有較好的可解釋性,但可能在復雜數(shù)據(jù)上的準確性有限B.支持向量機算法,對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力,準確性較高,但模型解釋相對困難C.隨機森林算法,由多個決策樹組成,準確性較高且具有一定的抗噪能力,但可解釋性一般D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,能夠自動提取特征,準確性可能很高,但模型非常復雜,難以解釋20、想象一個語音合成的任務,需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術可能是核心的?()A.基于規(guī)則的語音合成,方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成,利用預先錄制的語音片段拼接,但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成,通過模型生成聲學參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音,但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成,直接從文本生成語音,效果自然但訓練難度大二、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)簡述在機器人領域,機器學習的應用。3、(本題5分)解釋機器學習在語音識別中的原理和方法。4、(本題5分)解釋如何將二分類模型擴展到多分類問題。5、(本題5分)簡述在金融領域,風險評估中機器學習的應用。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)通過發(fā)育遺傳學數(shù)據(jù)研究基因在發(fā)育過程中的作用。2、(本題5分)借助內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病數(shù)據(jù)研究激素調(diào)節(jié)和相關疾病的治療。3、(本題5分)通過園藝設計數(shù)據(jù)規(guī)劃美麗的花園景觀。4、(本題5分)依據(jù)淡水生物學數(shù)據(jù)研究淡水生態(tài)系統(tǒng)和生物多樣性。5、(本題5分)利用鳥類學數(shù)據(jù)保護鳥類和研究鳥

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