萊蕪職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)與模式識別》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁萊蕪職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)與模式識別》

2023-2024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25個小題，每小題1分，共25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、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化2、假設(shè)在一個醫(yī)療診斷的場景中，需要通過機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標、病史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時，需要考慮模型的準確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因為它能夠清晰地展示決策過程，具有較好的可解釋性，但可能在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的準確性有限B.支持向量機算法，對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準確性較高，但模型解釋相對困難C.隨機森林算法，由多個決策樹組成，準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，能夠自動提取特征，準確性可能很高，但模型非常復(fù)雜，難以解釋3、考慮在一個圖像識別任務(wù)中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可能是有效的（）A.隨機旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率4、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5、在一個文本生成任務(wù)中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是6、假設(shè)要使用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用7、想象一個文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。考慮到詞匯的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強大的語言理解能力，但計算成本高8、在進行異常檢測時，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況9、某機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以10、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.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）11、在一個圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG12、在機器學(xué)習(xí)中，強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機器人要通過強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略13、在一個強化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以14、欠擬合也是機器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決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)集不會出現(xiàn)欠擬合問題15、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.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，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，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16、在一個情感分析任務(wù)中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢17、在機器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通常可以使用交叉驗證技術(shù)來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗證一次18、考慮一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以19、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預(yù)處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量20、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21、在機器學(xué)習(xí)中，交叉驗證是一種常用的評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折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用22、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以23、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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)分類算法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24、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）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，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，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)25、在機器學(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D.樸素貝葉斯二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在古生物學(xué)中的化石鑒定。2、（本題5分）簡述如何處理缺失值在機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中。3、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在表觀遺傳學(xué)中的調(diào)控預(yù)測。4、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在語音識別中的原理和方法。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助健身運動數(shù)據(jù)為用戶制定個性化健身方案。2、（本題5分）依據(jù)寵物訓(xùn)練數(shù)據(jù)制定有效的訓(xùn)練計劃。3、（本題5分）通過SVM算法對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進行檢測。4、（本題5分）使