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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁北京理工大學(xué)
《機(jī)器學(xué)習(xí)及醫(yī)學(xué)圖像分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、在一個推薦系統(tǒng)中,為了提高推薦的多樣性和新穎性,以下哪種方法可能是有效的?()A.引入隨機(jī)推薦,增加推薦結(jié)果的不確定性,但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化,選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦,但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略,在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡,但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用,并根據(jù)用戶反饋動態(tài)調(diào)整2、在一個股票價格預(yù)測的場景中,需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的?()A.傳統(tǒng)的線性回歸方法,簡單直觀,但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸(SVR),對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力,但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)森林回歸,能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù),但解釋性較差D.基于深度學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力,但容易過擬合3、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng),其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測,例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測算法時,需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好?()A.FasterR-CNN,具有較高的檢測精度B.YOLO(YouOnlyLookOnce),能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD(SingleShotMultiBoxDetector),在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用4、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時,數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過擬合,但會增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無關(guān)的特征,影響模型性能5、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí),以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選?()A.自編碼器(Autoencoder),通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征,但可能無法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),通過對抗訓(xùn)練生成新數(shù)據(jù),但訓(xùn)練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN),能夠提取高層特征,但訓(xùn)練難度較大D.以上方法都可以嘗試,根據(jù)數(shù)據(jù)特點和任務(wù)需求選擇6、在一個圖像分類任務(wù)中,如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測,以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合?()A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG7、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對大量的圖像進(jìn)行分類,但是計算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量?()A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮8、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中,如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大,以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)?()A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑,并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下,以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個問題?()A.Q-learning算法,通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法,基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評估和改進(jìn)C.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合,需要使用專門的路徑規(guī)劃算法10、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)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(dǎo)致這種情況的原因?()A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能11、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中,錯誤的是:算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么,下列關(guān)于算法選擇的說法錯誤的是()A.對于小樣本數(shù)據(jù)集,優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對于高維度數(shù)據(jù),優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務(wù),優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集,優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法12、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時,假設(shè)特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中,如果特征之間存在一定的相關(guān)性,這會對算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響()A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性,取決于數(shù)據(jù)13、在一個深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中,出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題?()A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效14、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(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、考慮一個圖像分割任務(wù),即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割?()A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是16、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時,以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點,哪一項是不正確的?()A.假設(shè)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(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求,適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差,容易出現(xiàn)過擬合17、在進(jìn)行特征選擇時,有多種方法可以評估特征的重要性。假設(shè)我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評估方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)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(biāo)變量之間的獨立性,從而評估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的,不需要進(jìn)一步驗證18、在一個文本生成任務(wù)中,例如生成詩歌或故事,以下哪種方法常用于生成自然語言文本?()A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,如TransformerD.以上都不是19、在一個圖像分類任務(wù)中,模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好,但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌??()A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)20、在進(jìn)行特征工程時,如果特征之間存在共線性,即一個特征可以由其他特征線性表示,以下哪種方法可以處理共線性?()A.去除相關(guān)特征B.對特征進(jìn)行主成分分析C.對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以21、假設(shè)我們有一個時間序列數(shù)據(jù),想要預(yù)測未來的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合()A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)C.隨機(jī)森林D.自回歸移動平均模型(ARMA)22、假設(shè)正在進(jìn)行一個特征選擇任務(wù),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(biāo)變量之間的相關(guān)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23、假設(shè)正在研究一個文本生成任務(wù),例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語言生成中表現(xiàn)出色?()A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)C.門控循環(huán)單元(GRU)D.以上模型都常用于文本生成24、在進(jìn)行自動特征工程時,以下關(guān)于自動特征工程方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程,不需要人工干預(yù)D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間,但可以提高特征工程的效率25、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時,需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量?()A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進(jìn)行量化,如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù),提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理,直接部署模型26、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時,過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品,給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過擬合的描述和解決方法,哪一項是錯誤的?()A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好,但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進(jìn)行剪枝操作,即刪除一些不重要的分支,可以防止過擬合D.降低模型的復(fù)雜度,例如減少決策樹的深度,會導(dǎo)致模型的擬合能力下降,無法解決過擬合問題27、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時,以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述,哪一項是不正確的?()A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化(TrustRegionPolicyOptimization,TRPO)通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化(ProximalPolicyOptimization,PPO)是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法,具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果,不需要根據(jù)任務(wù)特點進(jìn)行選擇28、考慮一個回歸問題,我們要預(yù)測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對應(yīng)的房價。在選擇評估指標(biāo)來衡量模型的性能時,需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測值與真實值的偏差,還考慮了偏差的平方?()A.平均絕對誤差(MAE)B.均方誤差(MSE)C.決定系數(shù)(R2)D.準(zhǔn)確率(Accuracy)29、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維,同時希望保留數(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30、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.以上方法都可以二、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林與梯度提升決策樹(GBDT)的比較。分析兩者的基本原理、優(yōu)勢和適用場景,討論在實際應(yīng)用中如何選擇合適的算法。2、(本題5分)論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源消費預(yù)測中的應(yīng)用前景。討論能源需求預(yù)測、節(jié)能策略制定、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。3、(本題5分)結(jié)合實際應(yīng)用,論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流供應(yīng)鏈管理中的作用。分析需求預(yù)測、供應(yīng)商選擇、庫存管理等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、(本題5分)論述在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,如何利用獎勵塑造(RewardShaping)引導(dǎo)學(xué)習(xí)過程。研究獎勵塑造對策略收斂和最優(yōu)性的影響。5、(本題5分)論述深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法,如隨機(jī)梯度下降(SGD)及其變體(Adagrad、Adadelta、Adam等)。分析它們在收斂
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