廣州體育學院《機器學習與模式識別II（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁廣州體育學院《機器學習與模式識別II（雙語）》

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30個小題，每小題1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據的分布沒有要求，適用于各種類型的數據D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數據時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合2、假設正在進行一個特征選擇任務，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以3、在構建一個機器學習模型時，我們通常需要對數據進行預處理。假設我們有一個包含大量缺失值的數據集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數據4、在機器學習中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預測準確性。假設數據集具有高維度、大量特征且存在非線性關系，同時樣本數量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯5、在處理自然語言處理任務時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術。假設我們要對一段文本進行情感分析。以下關于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學習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任務，無需進行進一步的特征工程6、在一個信用評估的問題中，需要根據個人的信用記錄、收入、債務等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數據集中可能不準確B.召回率（Recall），關注正例的識別能力，但可能導致誤判增加C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數據較穩(wěn)健7、在構建一個用于圖像識別的卷積神經網絡（CNN）時，需要考慮許多因素。假設我們正在設計一個用于識別手寫數字的CNN模型。以下關于CNN設計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數量可以提取更復雜的圖像特征，提高識別準確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數量，降低計算復雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力8、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數據上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數據上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經網絡，以下哪種正則化技術通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網絡的層數和神經元數量B.在損失函數中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數據的數量9、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務時，如果數據不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數量B.降低維度C.使用核函數將數據映射到高維空間D.更換分類算法10、無監(jiān)督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關于無監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數據分成不同的組，而降維算法則將高維數據映射到低維空間。那么，下列關于無監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結構的聚類結果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數據的主要特征D.無監(jiān)督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數據本身驅動11、假設正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法12、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關的商品或內容。在構建推薦模型時，可以使用基于內容的推薦、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據較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內容的推薦，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13、假設正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結構可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經網絡的結合B.多層感知機與卷積神經網絡的組合C.生成對抗網絡與自編碼器的融合D.以上模型都有可能14、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15、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網絡中的異常流量。如果正常數據的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法16、在深度學習中，卷積神經網絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經元數量D.以上因素影響都不大17、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關性，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.多任務學習模型D.以上模型都可以18、假設要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關系為其推薦相關的產品或內容。以下哪種算法或技術可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關性進行推薦，但存在冷啟動和數據稀疏問題B.基于內容的推薦算法，根據物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結合協(xié)同過濾和內容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢19、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20、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數據增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以21、在進行深度學習中的圖像生成任務時，生成對抗網絡（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22、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是23、當處理不平衡數據集（即某個類別在數據中占比極?。r，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24、考慮一個時間序列預測問題，數據具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以25、在一個氣候預測的研究中，需要根據歷史的氣象數據，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數據具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數據，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數據和計算資源D.結合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復雜度和調參難度較高26、在使用隨機森林算法進行分類任務時，以下關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據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，因為需要構建多個決策樹27、某研究需要對大量的文本數據進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務時經常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數據和任務特點28、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29、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數據的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況30、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）結合實際案例，論述機器學習在農業(yè)精準灌溉中的應用。探討土壤濕度監(jiān)測、作物需水量預測、灌溉決策等方面的機器學習技術和應用前景。2、（本題5分）結合實際應用，論述機器學習在物流領域的作用。分析路徑優(yōu)化、庫存管理、需求預測等方面的機器學習技術和應用前景。3、（本題5分）分析深度學習中的注意力機制在自然語言生成中的應用，討論其對文本質量的提升。4、（本題5分）分析深度學習中的注意力機制在圖像描述生成中的應用，討論其對圖像理解的提升。5、（本題5分）探討機器學習在醫(yī)療領域的應用潛力。