江西工程職業(yè)學院《手機移動開發(fā)技術(shù)》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頁江西工程職業(yè)學院

《手機移動開發(fā)技術(shù)》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、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因？（）A.學習率過高B.模型過于復雜C.數(shù)據(jù)預處理不當D.以上原因都有可能2、在機器學習中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復雜度與性能的關(guān)系B.訓練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是3、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶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，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(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的偏好進行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦4、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5、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡6、想象一個市場營銷的項目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學習中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，預測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性7、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(shù)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(shù)都可以8、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）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9、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(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要10、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機11、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以12、在進行模型融合時，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結(jié)果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結(jié)果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何13、在進行深度學習中的圖像生成任務時，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種常用的模型。假設我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務是區(qū)分輸入的圖像是真實的還是由生成器生成的D.GAN的訓練過程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題14、在使用隨機森林算法進行分類任務時，以下關(guān)于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機森林在訓練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓練速度比單個決策樹慢，因為需要構(gòu)建多個決策樹15、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應地調(diào)整學習率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點進行選擇二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學習在藥學中的藥物研發(fā)。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行地震預測。3、（本題5分）簡述聚類算法中K-Means的基本流程。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習中的對抗訓練。解釋對抗訓練的原理，介紹其在提高機器學習模型魯棒性中的應用。分析對抗訓練的優(yōu)缺點及面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）分析機器學習在自然語言處理中的應用。舉例說明機器學習算法在文本分類、機器翻譯、情感分析等任務中的應用，并探討自然語言處理中機器學習面臨的問題及解決方案。3、（本題5分）分析深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡在圖像修復中的應用，討論其對圖像質(zhì)量提升的效果。4、（本題5分）詳細闡述強化學習的基本概念和框架，包括智能體、環(huán)境、獎勵等要素。分析不同的強化學習算法（如Q-learning、策略梯度算法）的特點和適用場景。5、（本題5分）論述機器學習在建