西昌學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域應(yīng)用-人工智能基礎(chǔ)》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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)西昌學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域應(yīng)用-人工智能基礎(chǔ)》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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問(wèn)題，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類樣本，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2、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí)，需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問(wèn)題，以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對(duì)比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)3、想象一個(gè)語(yǔ)音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成，方法簡(jiǎn)單但不夠自然B.拼接式語(yǔ)音合成，利用預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段拼接，但可能存在不連貫問(wèn)題C.參數(shù)式語(yǔ)音合成，通過(guò)模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語(yǔ)音合成，直接從文本生成語(yǔ)音，效果自然但訓(xùn)練難度大4、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，智能體需要在環(huán)境中通過(guò)不斷嘗試和學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問(wèn)題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法5、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語(yǔ)音識(shí)別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測(cè)編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測(cè)（PLP）D.以上特征都常用6、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問(wèn)題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂(lè)和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決7、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、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8、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題，我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能時(shí)，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）9、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)了過(guò)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(guò)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、在一個(gè)情感分析任務(wù)中，需要同時(shí)考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)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(duì)序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，但長(zhǎng)期依賴問(wèn)題較嚴(yán)重C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期記憶能力，但計(jì)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(shì)11、假設(shè)要預(yù)測(cè)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(guò)比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來(lái)檢測(cè)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(duì)數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測(cè)算法，如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn)，專門用于檢測(cè)變化點(diǎn)，但可能對(duì)噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)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12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）14、無(wú)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并且對(duì)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動(dòng)15、在一個(gè)圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中相互對(duì)抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)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(xùn)練的進(jìn)行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升16、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行實(shí)例分割，除了常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以17、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，出現(xiàn)了梯度消失的問(wèn)題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效18、假設(shè)要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術(shù)可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對(duì)短文本效果可能不好B.非負(fù)矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對(duì)較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度較高19、想象一個(gè)圖像分類的競(jìng)賽，要求在有限的計(jì)算資源和時(shí)間內(nèi)達(dá)到最高的準(zhǔn)確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時(shí)C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計(jì)算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學(xué)習(xí)，組合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率，但訓(xùn)練成本高20、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是21、在進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常值B.基于距離的方法通過(guò)計(jì)算樣本之間的距離來(lái)識(shí)別異常點(diǎn)C.基于密度的方法認(rèn)為異常點(diǎn)的局部密度顯著低于正常點(diǎn)D.所有的異常檢測(cè)方法都能準(zhǔn)確地檢測(cè)出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況22、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何23、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)24、在一個(gè)多分類問(wèn)題中，如果類別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對(duì)一分類C.一對(duì)多分類D.以上方法都可以25、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行藥物研發(fā)。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在地球科學(xué)中的應(yīng)用有哪些？3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設(shè)計(jì)。4、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在人類學(xué)中的研究方法是什么？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹預(yù)測(cè)商品的退貨率。2、（本題5分）借助基因組學(xué)數(shù)據(jù)定位基因和研究基因變異。3、（本題5分）依據(jù)寵物訓(xùn)練數(shù)據(jù)制定有效的