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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)鄭州電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(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1分,共20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、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),我們通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個(gè)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(jī)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(jìn)行模型選擇時(shí),除了考慮模型的性能指標(biāo),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(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述,哪一項(xiàng)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(guò)擬合B.簡(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限,但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)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(shí)際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體問(wèn)題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性3、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4、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題?()A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)5、在一個(gè)聚類(lèi)問(wèn)題中,需要將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高,不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類(lèi),以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟,哪一項(xiàng)是正確的?()A.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類(lèi)中心D.以上方法都可以,對(duì)最終聚類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響6、想象一個(gè)文本分類(lèi)的任務(wù),需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類(lèi),如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)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(jiǎn)單直觀,但向量維度高且稀疏B.詞袋模型(BagofWords),忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量,如Word2Vec或GloVe,能夠捕捉詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成的詞向量,具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力,但計(jì)算成本高7、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù),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(lǐng)域取得了顯著成果?()A.變分自編碼器(VAE)B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成8、在一個(gè)多分類(lèi)問(wèn)題中,如果類(lèi)別之間存在層次關(guān)系,以下哪種分類(lèi)方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)?()A.層次分類(lèi)B.一對(duì)一分類(lèi)C.一對(duì)多分類(lèi)D.以上方法都可以9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋(獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰)來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù),通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模,只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略10、假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點(diǎn),以下哪種方法可能是最合適的?()A.滑動(dòng)窗口分析,通過(guò)比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來(lái)檢測(cè)變化,但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn),如t檢驗(yàn)或方差分析,但對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測(cè)算法,如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn),專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)變化點(diǎn),但可能對(duì)噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)模型,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)變化模式,但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練11、考慮一個(gè)情感分析任務(wù),判斷一段文本所表達(dá)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(yǔ)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(jiǎn)單直觀,計(jì)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(xué)習(xí)的詞向量表示,能夠捕捉語(yǔ)義和上下文信息D.以上方法效果相同,取決于模型的復(fù)雜程度12、想象一個(gè)圖像分類(lèi)的競(jìng)賽,要求在有限的計(jì)算資源和時(shí)間內(nèi)達(dá)到最高的準(zhǔn)確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的?()A.數(shù)據(jù)增強(qiáng),通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)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(shí)C.模型壓縮,減少模型參數(shù)和計(jì)算量,如剪枝和量化,但可能損失一定精度D.集成學(xué)習(xí),組合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,提高穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率,但訓(xùn)練成本高13、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)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(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)?()A.隨機(jī)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(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分類(lèi),例如區(qū)分不同的音樂(lè)風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類(lèi)中經(jīng)常被使用?()A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用15、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng),需要根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)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(guò)濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試16、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(lèi)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(lèi)別,列表示預(yù)測(cè)類(lèi)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(lèi)問(wèn)題,不能用于多分類(lèi)問(wèn)題17、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型,需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用?()A.隨機(jī)梯度下降(SGD)B.自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)C.牛頓法D.共軛梯度法18、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是:機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。常見(jiàn)的圖像識(shí)別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么,下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識(shí)別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn),如小樣本學(xué)習(xí)、對(duì)抗攻擊等19、假設(shè)在一個(gè)醫(yī)療診斷的場(chǎng)景中,需要通過(guò)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。收集了大量患者的生理指標(biāo)、病史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時(shí),需要考慮模型的準(zhǔn)確性、可解釋性以及對(duì)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(shù)算法,因?yàn)樗軌蚯逦卣故緵Q策過(guò)程,具有較好的可解釋性,但可能在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性有限B.支持向量機(jī)算法,對(duì)高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力,準(zhǔn)確性較高,但模型解釋相對(duì)困難C.隨機(jī)森林算法,由多個(gè)決策樹(shù)組成,準(zhǔn)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(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,能夠自動(dòng)提取特征,準(zhǔn)確性可能很高,但模型非常復(fù)雜,難以解釋20、想象一個(gè)語(yǔ)音合成的任務(wù),需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)可能是核心的?()A.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成,方法簡(jiǎn)單但不夠自然B.拼接式語(yǔ)音合成,利用預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段拼接,但可能存在不連貫問(wèn)題C.參數(shù)式語(yǔ)音合成,通過(guò)模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音,但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語(yǔ)音合成,直接從文本生成語(yǔ)音,效果自然但訓(xùn)練難度大二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)簡(jiǎn)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(jiǎn)述在機(jī)器人領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的原理和方法。4、(本題5分)解釋如何將二分類(lèi)模型擴(kuò)展到多分類(lèi)問(wèn)題。5、(本題5分)簡(jiǎn)述在金融領(lǐng)域,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)通過(guò)發(fā)育遺傳學(xué)數(shù)據(jù)研究基因在發(fā)育過(guò)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(guān)疾病的治療。3、(本題5分)通過(guò)園藝設(shè)計(jì)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(xué)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(niǎo)類(lèi)學(xué)數(shù)據(jù)保護(hù)鳥(niǎo)類(lèi)和研究鳥(niǎo)
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