湖南科技學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)湖南科技學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)在一個(gè)醫(yī)療診斷的場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標(biāo)、病史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時(shí)，需要考慮模型的準(zhǔn)確性、可解釋性以及對(duì)新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹(shù)算法，因?yàn)樗軌蚯逦卣故緵Q策過(guò)程，具有較好的可解釋性，但可能在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性有限B.支持向量機(jī)算法，對(duì)高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準(zhǔn)確性較高，但模型解釋相對(duì)困難C.隨機(jī)森林算法，由多個(gè)決策樹(shù)組成，準(zhǔn)確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠自動(dòng)提取特征，準(zhǔn)確性可能很高，但模型非常復(fù)雜，難以解釋2、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)3、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)4、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)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(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）5、在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見(jiàn)的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過(guò)CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語(yǔ)義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，異常值的處理是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)可視化數(shù)據(jù)分布，直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，可以識(shí)別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對(duì)異常值進(jìn)行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布7、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問(wèn)題。以下關(guān)于欠擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過(guò)于簡(jiǎn)單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問(wèn)題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問(wèn)題C.欠擬合問(wèn)題比過(guò)擬合問(wèn)題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問(wèn)題8、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略9、在一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行10、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以11、想象一個(gè)圖像識(shí)別的任務(wù)，需要對(duì)大量的圖片進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識(shí)別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對(duì)較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無(wú)法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，識(shí)別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過(guò)計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過(guò)程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過(guò)高，不適用13、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以14、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時(shí)，需要考慮模型的計(jì)算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的計(jì)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(jì)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(duì)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15、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù)，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(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在護(hù)理學(xué)中的患者監(jiān)測(cè)。2、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在康復(fù)工程中的設(shè)備優(yōu)化。3、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像超分辨率重建。4、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在美容醫(yī)療中的應(yīng)用有哪些？三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像分割中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。醫(yī)療影像分割是一項(xiàng)重要的任務(wù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供有效的方法。分析其在醫(yī)療影像分割中的應(yīng)用和面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能醫(yī)療輔助診斷中的應(yīng)用。討論疾病預(yù)測(cè)、診斷建議、治療方案推薦等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用前景。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型壓縮方法及其重要性。模型壓縮可以減少模型的大小和計(jì)算量，提高模型的部署效率。介紹常見(jiàn)的模型壓縮方法，如剪枝、量化等，并討論其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。4、（本題5分）論述深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在圖像識(shí)別中的作用。分析其原理及對(duì)模型性能的提升。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，如前饋