襄陽汽車職業(yè)技術學院《深度學習前沿》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁襄陽汽車職業(yè)技術學院《深度學習前沿》

2023-2024學年第一學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、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法2、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是3、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數(shù)據(jù)？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能4、假設我們有一個時間序列數(shù)據(jù)，想要預測未來的值。以下哪種機器學習算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網絡（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）5、考慮一個回歸問題，我們要預測房價。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應的房價。在選擇評估指標來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準確性和誤差的性質。以下哪個評估指標不僅考慮了預測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準確率（Accuracy）6、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關于解決數(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（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7、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是8、在機器學習中，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。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，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9、在構建一個機器學習模型時，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數(shù)C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行10、假設正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結構可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經網絡的結合B.多層感知機與卷積神經網絡的組合C.生成對抗網絡與自編碼器的融合D.以上模型都有可能11、在一個推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結合使用，并根據(jù)用戶反饋動態(tài)調整12、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經驗，手動選擇特征13、在進行模型壓縮時，以下關于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權重或神經元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復雜模型的知識轉移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導致模型性能嚴重下降，因此在實際應用中應盡量避免使用14、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合15、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預測結果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標16、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17、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網絡（BiLSTM）B.卷積神經網絡（CNN）C.圖卷積神經網絡（GCN）D.以上模型都有其特點18、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題19、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關性，這會對算法的性能產生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數(shù)據(jù)20、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述機器學習中的集成學習方法。2、（本題5分）談談局部線性嵌入（LLE）在降維中的應用。3、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行滑坡預測。4、（本題5分）機器學習中梯度提升樹（GBDT）的特點是什么？5、（本題5分）簡述機器學習在電商中的客戶行為分析。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過主成分分析對音頻數(shù)據(jù)進行降維。2、（本題5分）使用決策樹算法對用戶的健康狀況進行評估。3、（本題5分）利用口腔正畸學數(shù)據(jù)設計正畸治療方案。4、（本題5分）通過神經網絡模型對腦電圖（EEG）中的異常進行檢測。5、（本題5分）運用LSTM網絡對電商平臺的用戶流失率進行預測。四、論述題