瓊臺師范學院《機器學習》2022-2023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頁瓊臺師范學院

《機器學習》2022-2023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1分，共15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、假設(shè)正在研究一個醫(yī)療圖像診斷問題，需要對腫瘤進行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡化模型結(jié)構(gòu)D.不進行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機器學習算法2、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，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-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器3、假設(shè)正在訓練一個深度學習模型，但是訓練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學習率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)4、在處理自然語言處理任務(wù)時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對一段文本進行情感分析。以下關(guān)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(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)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(wù)，無需進行進一步的特征工程5、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6、某公司希望通過機器學習來預(yù)測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟指標等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機森林7、假設(shè)正在研究一個文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學習模型架構(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8、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)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(wù)時經(jīng)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(shù)據(jù)和任務(wù)特點9、在使用隨機森林算法進行分類任務(wù)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10、假設(shè)正在構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動問題，以下哪種方法可以幫助改善推薦效果？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試11、在進行特征選擇時，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變量之間的獨立性，從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準確和可靠的，不需要進一步驗證12、假設(shè)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?？紤]到文本的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（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(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)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(shù)據(jù)進行微調(diào)13、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹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)學習模型D.以上模型都可以15、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勗趫D像識別中，常用的機器學習技術(shù)有哪些？2、（本題5分）說明機器學習在法醫(yī)學中的證據(jù)分析。3、（本題5分）簡述在醫(yī)學影像診斷中，機器學習的作用。4、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行語音合成。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學習在通信中的信號調(diào)制識別中的應(yīng)用，討論其對通信系統(tǒng)性能的提升。2、（本題5分）探討機器學習在智能能源系統(tǒng)中的需求響應(yīng)預(yù)測。機器學習可以預(yù)測智能能源系統(tǒng)中的需求響應(yīng)，分析其方法和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）論述機器學習在智能交通出行規(guī)劃中的應(yīng)用前景。討論路線推薦、出行時間預(yù)測、交通方式選擇等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）分析機器學習中的決策樹集成算法，如隨機森林和梯度提升樹。討論其原理及在提高模型準確性和穩(wěn)定性方面的作用。5、（本題5分）論述機器學習在圖像識別領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展趨勢。分析目前主流的圖像識別算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，探討其優(yōu)勢與不足，并展望未來圖像識別技術(shù)可