瓊臺(tái)師范學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)瓊臺(tái)師范學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問(wèn)題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類(lèi)。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(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法2、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.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器3、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)4、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5、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6、某公司希望通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測(cè)任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機(jī)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機(jī)森林7、假設(shè)正在研究一個(gè)文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語(yǔ)言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成8、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類(lèi)自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)9、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)10、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11、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過(guò)計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來(lái)衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證12、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性?？紤]到文本的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類(lèi)器，計(jì)算簡(jiǎn)單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問(wèn)題C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)13、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類(lèi)噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹(shù)14、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果需要考慮多個(gè)輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以15、假設(shè)正在比較不同的聚類(lèi)算法，用于對(duì)一組沒(méi)有標(biāo)簽的客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類(lèi)算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類(lèi)算法C.密度聚類(lèi)算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類(lèi)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勗趫D像識(shí)別中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有哪些？2、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在法醫(yī)學(xué)中的證據(jù)分析。3、（本題5分）簡(jiǎn)述在醫(yī)學(xué)影像診斷中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。4、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)音合成。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在通信中的信號(hào)調(diào)制識(shí)別中的應(yīng)用，討論其對(duì)通信系統(tǒng)性能的提升。2、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源系統(tǒng)中的需求響應(yīng)預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)智能能源系統(tǒng)中的需求響應(yīng)，分析其方法和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通出行規(guī)劃中的應(yīng)用前景。討論路線推薦、出行時(shí)間預(yù)測(cè)、交通方式選擇等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)集成算法，如隨機(jī)森林和梯度提升樹(shù)。討論其原理及在提高模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面的作用。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)。分析目前主流的圖像識(shí)別算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，探討其優(yōu)勢(shì)與不足，并展望未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)可