吉林師范大學博達學院《機器學習》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁吉林師范大學博達學院《機器學習》

2021-2022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批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(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.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器2、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、經濟、體育等?？紤]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.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3、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構？（）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4、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術在語音合成中起到關鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉換模型C.語音韻律模型D.以上技術都很重要5、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合6、在一個圖像生成的任務中，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.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠學習數(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.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質量和多樣性，但計算成本較高7、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是8、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務9、假設正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術都可以10、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11、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業(yè)知識和經驗。而使用深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內容無關，主要取決于網(wǎng)絡結構D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調整12、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13、假設正在研究一個醫(yī)療圖像診斷問題，需要對腫瘤進行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預訓練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進行微調B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復雜度C.減少特征數(shù)量，簡化模型結構D.不進行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機器學習算法14、假設我們有一個時間序列數(shù)據(jù)，想要預測未來的值。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（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）15、在一個語音合成任務中，需要將輸入的文本轉換為自然流暢的語音。以下哪種技術或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經網(wǎng)絡（DNN）C.循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學習在眼科醫(yī)學中的疾病檢測。2、（本題5分）談談正則化在機器學習模型中的作用。3、（本題5分）簡述機器學習中的決策樹算法。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在圖像生成中的應用及技術發(fā)展。圖像生成是機器學習的一個熱門應用領域，包括生成對抗網(wǎng)絡等技術。分析圖像生成的應用場景和技術發(fā)展趨勢。2、（本題5分）分析機器學習在智能交通出行推薦中的應用。論述機器學習算法如何用于為用戶提供個性化的交通出行建議，提高出行效率。討論面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢。3、（本題5分）論述機器學習在智能能源消費預測中的應用前景。討論能源需求預測、節(jié)能策略制定、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述在機器學習中，如何處理類別不平衡的多分類問題。研究針對多分類不平衡數(shù)據(jù)的采樣方法和評價指標。5、（本題5分）詳細探討在語音合成任務中