韶關(guān)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)韶關(guān)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)》

2023-2024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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，我們需要選擇合適的算法來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線(xiàn)性關(guān)系，同時(shí)樣本數(shù)量相對(duì)較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個(gè)較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯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、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4、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線(xiàn)性的，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過(guò)差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的股票價(jià)格，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響5、在一個(gè)異常檢測(cè)問(wèn)題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類(lèi)異常檢測(cè)問(wèn)題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類(lèi)模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類(lèi)B.使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類(lèi)算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決6、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型，需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法7、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測(cè)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(duì)異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對(duì)于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對(duì)異常數(shù)據(jù)有較好的檢測(cè)能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高8、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見(jiàn)的算法有線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：線(xiàn)性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于分類(lèi)任務(wù)。支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線(xiàn)性回歸的模型簡(jiǎn)單，容易理解，但對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無(wú)關(guān)9、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡(jiǎn)化了概率計(jì)算B.對(duì)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(duì)輸入數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求，適用于各種類(lèi)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(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合10、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以11、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶(hù)的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能12、想象一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過(guò)系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹(shù)集成算法，如梯度提升樹(shù)（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無(wú)法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類(lèi)器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性13、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡(jiǎn)單且易于解釋B.決策樹(shù)算法，能夠處理非線(xiàn)性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對(duì)噪聲和異常值具有較好的容忍性14、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項(xiàng)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行15、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合B.欠采樣多數(shù)類(lèi)樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化16、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，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(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以17、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點(diǎn)18、某研究需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，例如區(qū)分不同的音樂(lè)風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類(lèi)中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用19、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類(lèi)準(zhǔn)確性B.降低分類(lèi)準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)20、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線(xiàn)性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹(shù)模型，能夠處理非線(xiàn)性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好21、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。常見(jiàn)的圖像識(shí)別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識(shí)別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識(shí)別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對(duì)抗攻擊等22、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線(xiàn)性，以下哪種方法可以用于解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以23、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線(xiàn)性可分的，通常會(huì)采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類(lèi)算法24、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類(lèi)自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法C.深度學(xué)習(xí)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(diǎn)25、在一個(gè)信用評(píng)估的問(wèn)題中，需要根據(jù)個(gè)人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型評(píng)估指標(biāo)可能是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy），衡量正確分類(lèi)的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準(zhǔn)確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識(shí)別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，但對(duì)不同類(lèi)別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線(xiàn)下面積（AUC-ROC），能夠評(píng)估模型在不同閾值下的性能，對(duì)不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健26、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)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(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶(hù)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(hù)的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶(hù)之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦27、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目旨在識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫(xiě)數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)添加噪聲D.以上技術(shù)都可以28、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征29、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)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(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用30、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)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(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)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(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討樸素貝葉斯分類(lèi)器的工作原理和假設(shè)，研究其在特征獨(dú)立假設(shè)不成立時(shí)的性能影響。分析在不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的應(yīng)用效果，以及如何改進(jìn)其準(zhǔn)確性。2、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。研究適合層次數(shù)據(jù)的模型和算法。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的線(xiàn)性回歸算法。討論其原理及在實(shí)際應(yīng)用中的局限性，以及改進(jìn)方法。4、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在水利工程中的水壩安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，分析其對(duì)水利設(shè)施安全的保