通化醫(yī)藥健康職業(yè)學院《機器學習與人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。以下關(guān)于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設計特征2、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設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，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數(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3、假設正在進行一個圖像生成任務，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（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成4、在進行強化學習中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計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C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務特點進行選擇5、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型6、假設正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預處理階段，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7、在評估機器學習模型的性能時，通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型，用于預測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分數(shù)是準確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好8、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升9、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.多任務學習模型D.以上模型都可以10、在使用隨機森林算法進行分類任務時，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11、在一個無監(jiān)督學習問題中，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（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以12、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設我們有一個大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時考慮到計算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息，能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務13、無監(jiān)督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學習算法的說法中，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)督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數(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)督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動14、在機器學習中，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，錯誤的是：常用的模型評估指標有準確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗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誤的是（）A.準確率是指模型正確預測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預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測為正類的比例D.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應用場景15、假設正在構(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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談在考古領(lǐng)域，機器學習的應用。2、（本題5分）解釋機器學習在護理學中的患者監(jiān)測。3、（本題5分）什么是決策樹？它的優(yōu)點和缺點有哪些？4、（本題5分）簡述機器學習在電商中的客戶行為分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在智能物流配送中的應用。分析機器學習算法如何用于優(yōu)化物流配送路徑，提高配送效率。討論面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢。2、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在圖像超分辨率中的應用。分析圖像重建、細節(jié)增強、畫質(zhì)提升等方面的深度學習方法和應用效果。3、（本題5分）論述決策樹算法的構(gòu)建過程、特征選擇方法以及如何避免過擬合，舉例說明其在分類和回歸問題中的應用。4、（本題5分）探討在工業(yè)生產(chǎn)中，機器學習在質(zhì)量控制、故障預測和生產(chǎn)優(yōu)化方面的應用。分析工業(yè)數(shù)據(jù)的噪聲和不確定性對機器學習模型的影響。5、（本題5分）論述機器學習在醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析中的應用。討論疾病模式識別、治療效果評估、醫(yī)療資源