煙臺(tái)理工學(xué)院《手機(jī)移動(dòng)開發(fā)技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁煙臺(tái)理工學(xué)院

《手機(jī)移動(dòng)開發(fā)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、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以2、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù)，需要對句子進(jìn)行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時(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)3、想象一個(gè)市場營銷的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來預(yù)測其未來的購買傾向。同時(shí)，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4、假設(shè)要預(yù)測一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點(diǎn)，以下哪種方法可能是最合適的？（）A.滑動(dòng)窗口分析，通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測變化，但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)，如t檢驗(yàn)或方差分析，但對數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測算法，如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn)，專門用于檢測變化點(diǎn)，但可能對噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)變化模式，但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練5、假設(shè)要為一個(gè)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(dòng)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(shí)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6、在進(jìn)行特征工程時(shí)，如果特征之間存在共線性，即一個(gè)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7、假設(shè)要對一個(gè)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(diǎn)和任務(wù)需求選擇8、在一個(gè)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(shí)時(shí)監(jiān)測產(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(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，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高9、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10、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計(jì)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(diǎn)進(jìn)行選擇11、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測為正類的比例D.模型的評估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景12、假設(shè)要對一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略13、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項(xiàng)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14、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對文本進(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.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用15、在一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在問答系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方式是什么？2、（本題5分）解釋在預(yù)測分析中，時(shí)間序列分解的方法。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療器械研發(fā)中的作用。4、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在情感分析中的作用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在天文學(xué)中的恒星分類中的應(yīng)用，討論其對天文學(xué)研究的貢獻(xiàn)。2、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何處理類別不平衡的多標(biāo)簽分類問題。分析針對多標(biāo)簽不平衡數(shù)據(jù)的處理方法和評價(jià)指標(biāo)。3、（本題5分）分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)組成、訓(xùn)練過程及常見的激活函數(shù)，探討其在圖像識(shí)別和語音處理中的應(yīng)用。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能交通流量管理中的應(yīng)用前景。討論交通信號控制、車道分配、擁堵疏導(dǎo)等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。5、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型可解