瀘州醫(yī)療器械職業(yè)學院《機器學習與深度學習實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《機器學習與深度學習實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數據來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好2、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數據特征可能對預測結果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數據B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標3、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，以發(fā)現文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用4、假設正在研究一個時間序列預測問題，數據具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以5、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數，通過計算策略的梯度來更新策略參數D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略6、在一個工業(yè)生產的質量控制場景中，需要通過機器學習來實時監(jiān)測產品的質量參數，及時發(fā)現異常。數據具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數據點，但對于高維數據效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網絡，能夠對數據進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數據的模式，對異常數據有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高7、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8、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數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.數據預處理不當D.以上原因都有可能9、某機器學習項目需要對視頻數據進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數據轉換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以10、某研究需要對一個大型數據集進行降維，同時希望保留數據的主要特征。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11、當處理不平衡數據集（即某個類別在數據中占比極小）時，以下哪種方法可以提高模型對少數類別的識別能力（）A.對多數類別進行欠采樣B.對少數類別進行過采樣C.調整分類閾值D.以上方法都可以12、在一個異常檢測問題中，例如檢測網絡中的異常流量，數據通常呈現出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學習算法，可能會因為數據不平衡而導致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構建一個二分類模型，將數據分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數據進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決13、考慮在一個圖像識別任務中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可能是有效的（）A.隨機旋轉圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率14、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用15、假設要開發(fā)一個自然語言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復雜性。以下哪種技術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器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經網絡（RNN），能夠處理序列數據，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復雜D.基于Transformer架構的預訓練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數據進行微調16、對于一個高維度的數據，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關系數C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以17、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數據增強，通過對原始數據進行隨機變換增加數據量，但可能引入噪聲B.超參數調優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高18、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經網絡（RNN）與注意力機制的結合B.卷積神經網絡（CNN）與長短時記憶網絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調D.以上模型都有可能19、假設正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數都可能使用20、假設正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是模型融合？常見的模型融合方法有哪些？2、（本題5分）簡述機器學習在旅游規(guī)劃中的路線推薦。3、（本題5分）說明機器學習在口腔醫(yī)學中的診斷輔助。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用GAN生成新的服裝設計。2、（本題5分）利用K近鄰（KNN）算法對葡萄酒的種類進行分類。3、（本題5分）基于RNN對文本的自動摘要進行生成。4、（本題5分）通過酒店管理