武漢設(shè)計工程學(xué)院《實時渲染技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁武漢設(shè)計工程學(xué)院《實時渲染技術(shù)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題1分，共20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、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理2、想象一個市場營銷的項目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預(yù)測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。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，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測能力強(qiáng)，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性3、假設(shè)要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)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(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)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(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢4、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇5、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以6、假設(shè)正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進(jìn)行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期7、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以8、在進(jìn)行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(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性關(guān)系，同時樣本數(shù)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(jī)D.樸素貝葉斯10、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）11、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）12、某研究需要對音頻信號進(jìn)行分類，例如區(qū)分不同的音樂風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用13、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化14、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類時，核函數(shù)的選擇對模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)15、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(jìn)行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進(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，無法進(jìn)行有效推薦16、在一個圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴(kuò)散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計算成本較高17、在進(jìn)行模型評估時，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題18、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數(shù)據(jù)分成不同的組，而降維算法則將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。那么，下列關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)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(jié)構(gòu)的聚類結(jié)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(shù)據(jù)的主要特征D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗知識，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動19、假設(shè)正在進(jìn)行一個情感分析任務(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.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以20、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測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，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對于高維數(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)行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓(xùn)練和計算成本較高二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在服裝設(shè)計中的應(yīng)用有哪些？2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在細(xì)胞遺傳學(xué)中的應(yīng)用是什么？3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中K-Means聚類的步驟。4、（本題5分）解釋Isomap降維方法的特點(diǎn)。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹預(yù)測商品的退貨率。2、（本題5分）借助糖尿病相關(guān)數(shù)據(jù)研究疾病的病理生理機(jī)制和治療方法。3、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行足球比賽。4、（本題5分）使用CNN對手寫字母進(jìn)行識別。5、（