西京學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)西京學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能2、在一個(gè)異常檢測(cè)的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點(diǎn)。以下哪種異常檢測(cè)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(diǎn)，但對(duì)參數(shù)敏感B.一類(lèi)支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對(duì)數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類(lèi)的異常檢測(cè)，將遠(yuǎn)離聚類(lèi)中心的點(diǎn)視為異常，但聚類(lèi)效果對(duì)結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法或進(jìn)行組合3、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類(lèi)結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹(shù)慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹(shù)4、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(xiàn)性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是5、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6、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計(jì)算D.以上方法都可以7、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8、在處理自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一段文本進(jìn)行情感分析。以下關(guān)于詞嵌入的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.Word2Vec和GloVe是常見(jiàn)的詞嵌入模型，可以學(xué)習(xí)到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類(lèi)任務(wù)，無(wú)需進(jìn)行進(jìn)一步的特征工程9、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見(jiàn)的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.bagging方法通過(guò)隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過(guò)逐步調(diào)整樣本權(quán)重來(lái)構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好10、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類(lèi)準(zhǔn)確性B.降低分類(lèi)準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)11、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的關(guān)系C.過(guò)擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是12、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13、考慮一個(gè)圖像分類(lèi)任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)14、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15、在一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，我們需要評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類(lèi)別不平衡的情況，以下哪種評(píng)估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）16、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，對(duì)于圖像分類(lèi)任務(wù)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大17、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18、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個(gè)類(lèi)別在數(shù)據(jù)中占比極?。r(shí)，以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類(lèi)別的識(shí)別能力（）A.對(duì)多數(shù)類(lèi)別進(jìn)行欠采樣B.對(duì)少數(shù)類(lèi)別進(jìn)行過(guò)采樣C.調(diào)整分類(lèi)閾值D.以上方法都可以19、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車(chē)輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)20、某研究需要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，同時(shí)希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述在圖像分割中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述聚類(lèi)算法中K-Means的基本流程。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在急診醫(yī)學(xué)中的快速診斷。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用KNN算法對(duì)植物的生長(zhǎng)狀況進(jìn)行分類(lèi)。2、（本題5分）通過(guò)病毒學(xué)數(shù)據(jù)研究病毒的傳播和致病機(jī)制。3、（本題5分）利用問(wèn)答系統(tǒng)回答用戶(hù)提出的關(guān)于歷史事件的問(wèn)題。4、（本題5