佳木斯職業(yè)學院《機器學習（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁佳木斯職業(yè)學院《機器學習（雙語）》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在機器學習中，模型的可解釋性是一個重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.隨機森林D.支持向量機2、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理3、在機器學習中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標有準確率、精確率、召回率、F1值等。可以通過交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關于模型評估的說法錯誤的是（）A.準確率是指模型正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預測為正類的比例D.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應用場景4、在進行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關于特征重要性評估方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.信息增益通過計算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗可以檢驗特征與目標變量之間的獨立性，從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結果都是完全準確和可靠的，不需要進一步驗證5、假設正在構建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量6、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡，如只有一到兩個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應用到當前任務，節(jié)省訓練時間和計算資源7、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(diào)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8、機器學習是一門涉及統(tǒng)計學、計算機科學和人工智能的交叉學科。它的目標是讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學習規(guī)律和模式，從而能夠進行預測、分類、聚類等任務。以下關于機器學習的說法中，錯誤的是：機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三大類。監(jiān)督學習需要有標注的訓練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學習則不需要標注數(shù)據(jù)。那么，下列關于機器學習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學習算法，可以用于分類和回歸任務B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學習通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略，適用于機器人控制等領域D.機器學習算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量無關9、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸10、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等11、假設要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權重，但權重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權重，能夠更好地適應不同情況，但實現(xiàn)較復雜12、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有多層結構，可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設計特征13、假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對短文本效果可能不好B.非負矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結構，但計算復雜度較高14、在構建一個機器學習模型時，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數(shù)C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行15、想象一個語音合成的任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學參數(shù)再轉換為語音，但音質可能受限D.端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓練難度大二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談談支持向量機（SVM）在分類問題中的優(yōu)勢。2、（本題5分）說明機器學習在生物多樣性研究中的數(shù)據(jù)分析。3、（本題5分）說明機器學習在基因組學中的基因定位。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在食品安全風險評估中的應用，分析其對食品安全管理的重要性。2、（本題5分）論述機器學習在環(huán)境影響評估中的應用。討論項目評估、生態(tài)系統(tǒng)影響分析、可持續(xù)發(fā)展決策等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）論述機器學習在電信領域的應用。討論網(wǎng)絡流量預測、客戶流失預測、故障檢測等方面的機器學習方法和應用效果。4、（本題5分）探討樸素貝葉斯分類器的工作原理和假設，研究其在特征獨立假設不成立時的性能影響。分析在不同領域數(shù)