煙臺(tái)文化旅游職業(yè)學(xué)院《積分變換》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)煙臺(tái)文化旅游職業(yè)學(xué)院《積分變換》

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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)特征選擇任務(wù)，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性？（）A.過(guò)濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以2、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹(shù)模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好3、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)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(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以4、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類(lèi)別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類(lèi)問(wèn)題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好5、在分類(lèi)問(wèn)題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，異常值的處理是一個(gè)重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)可視化數(shù)據(jù)分布，直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，可以識(shí)別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對(duì)異常值進(jìn)行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布7、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(lèi)方法，如K-Means聚類(lèi)，但依賴(lài)于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類(lèi)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8、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類(lèi)結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)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(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹(shù)慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹(shù)9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的關(guān)系C.過(guò)擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是10、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于疾病預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮模型的魯棒性和穩(wěn)定性。以下哪種方法可以用于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集和條件下的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以11、考慮一個(gè)情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語(yǔ)義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡(jiǎn)單直觀，計(jì)算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語(yǔ)義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度12、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)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)13、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機(jī)值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據(jù)14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)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(yàn)證來(lái)評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過(guò)計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過(guò)程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過(guò)高，不適用15、假設(shè)正在研究一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)在語(yǔ)音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換模型C.語(yǔ)音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要16、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)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(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用17、特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示的過(guò)程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對(duì)模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進(jìn)行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進(jìn)行特征工程18、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力19、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略20、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)？（）A.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）結(jié)合注意力機(jī)制B.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組合C.隨機(jī)森林與自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能21、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型，需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法22、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23、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)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(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶(hù)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(hù)的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶(hù)之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦24、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類(lèi)自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)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(diǎn)25、假設(shè)要對(duì)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(lèi)別信息，但對(duì)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26、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)27、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能28、在一個(gè)信用評(píng)估的問(wèn)題中，需要根據(jù)個(gè)人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型評(píng)估指標(biāo)可能是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy），衡量正確分類(lèi)的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準(zhǔn)確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識(shí)別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，但對(duì)不同類(lèi)別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評(píng)估模型在不同閾值下的性能，對(duì)不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健29、假設(shè)要為一個(gè)智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶(hù)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(guò)濾的推薦算法，利用用戶(hù)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(wèn)題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶(hù)的偏好匹配推薦，但對(duì)新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過(guò)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(guò)與用戶(hù)的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢30、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(duì)特征進(jìn)行主成分分析C.對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景。討論其在疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、藥物研發(fā)等方面的潛力和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。圖像識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，它可以實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)、人臉識(shí)別等功能。請(qǐng)分析機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的具體方法，如深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并探討面臨的挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高、模型過(guò)擬合等問(wèn)題。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)。分析其主要算法、優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)，以及未來(lái)可能的創(chuàng)新方向?qū)ο嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)的影響。4、（本題5分）詳細(xì)闡述在文本分類(lèi)任務(wù)中，除了深度學(xué)習(xí)方法，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合詞嵌入技術(shù)的應(yīng)用。分析詞嵌入對(duì)特征表示的改進(jìn)和對(duì)分類(lèi)效果的影響。5、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。解釋強(qiáng)化