泉州華光職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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)泉州華光職業(yè)學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會(huì)采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類(lèi)算法2、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3、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）4、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是5、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類(lèi)，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6、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(lèi)，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7、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，例如文本分類(lèi)。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語(yǔ)義和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，同時(shí)詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語(yǔ)法樹(shù)表示8、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是9、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法，可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語(yǔ)義特征，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無(wú)關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無(wú)法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整10、假設(shè)正在研究一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性。以下哪種模型可以同時(shí)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11、特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示的過(guò)程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對(duì)模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進(jìn)行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進(jìn)行特征工程12、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過(guò)于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過(guò)于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)過(guò)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(xué)習(xí)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(xùn)練的輪數(shù)13、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語(yǔ)音信號(hào)具有時(shí)變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量14、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15、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝?yàn)證技術(shù)來(lái)評(píng)估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個(gè)分類(lèi)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(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評(píng)估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評(píng)估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評(píng)估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個(gè)樣本都用于驗(yàn)證一次16、在處理文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于文本分類(lèi)模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類(lèi)，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類(lèi)任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好17、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶(hù)的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶(hù)之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦18、在一個(gè)信用評(píng)估模型中，我們需要根據(jù)用戶(hù)的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即信用良好的用戶(hù)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶(hù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類(lèi)別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，忽略類(lèi)別不平衡19、在一個(gè)回歸問(wèn)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(gè)問(wèn)題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以20、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng)，以下哪種算法可以考慮對(duì)手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以21、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見(jiàn)的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是22、想象一個(gè)圖像識(shí)別的任務(wù)，需要對(duì)大量的圖片進(jìn)行分類(lèi)，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識(shí)別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對(duì)較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無(wú)法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，識(shí)別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源23、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見(jiàn)的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于分類(lèi)任務(wù)。支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸的模型簡(jiǎn)單，容易理解，但對(duì)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(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)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(wú)關(guān)24、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題25、假設(shè)要為一個(gè)智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶(hù)的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法，利用用戶(hù)之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶(hù)的偏好匹配推薦，但對(duì)新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過(guò)特征工程和模型融合提高推薦效果，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過(guò)與用戶(hù)的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢26、在進(jìn)行聚類(lèi)分析時(shí)，有多種聚類(lèi)算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶(hù)群體。以下關(guān)于聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類(lèi)的個(gè)數(shù)K，并通過(guò)迭代優(yōu)化來(lái)確定聚類(lèi)中心B.層次聚類(lèi)算法通過(guò)不斷合并或分裂聚類(lèi)來(lái)構(gòu)建聚類(lèi)層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi)算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類(lèi)，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類(lèi)算法都能保證得到的聚類(lèi)結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響27、在一個(gè)客戶(hù)流失預(yù)測(cè)的問(wèn)題中，需要根據(jù)客戶(hù)的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來(lái)提前預(yù)測(cè)哪些客戶(hù)可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶(hù)流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)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(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹(shù)模型的特征重要性評(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)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(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求28、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像?？紤]到生成圖像的質(zhì)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)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(kuò)散模型，通過(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高29、過(guò)擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題之一。以下關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過(guò)擬合的原因可能是模型過(guò)于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過(guò)擬合問(wèn)題B.正則化是一種常用的防止過(guò)擬合的方法C.過(guò)擬合只在深度學(xué)習(xí)中出現(xiàn)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題D.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)檢測(cè)過(guò)擬合30、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析數(shù)據(jù)預(yù)處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等方法及應(yīng)用。2、（本題5分）論述在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，如何平衡探索與利用以獲得最優(yōu)策略。研究不同的探索策略和其對(duì)學(xué)習(xí)效果的影響。3、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別任務(wù)中的應(yīng)用。分析卷積層、池化層的作用和設(shè)計(jì)原則，以及如何通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提高性能。4、（本題5分）詳細(xì)探討在圖像生成任務(wù)中，對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）的變體（如條件GAN、InfoGAN）的原理和應(yīng)用。分析這些變體如何改進(jìn)原始GAN的性能和局限性。5、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用