菏澤職業(yè)學院《神經網絡計算機視覺》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頁菏澤職業(yè)學院

《神經網絡計算機視覺》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15個小題，每小題2分，共30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、假設要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關系為其推薦相關的產品或內容。以下哪種算法或技術可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關性進行推薦，但存在冷啟動和數據稀疏問題B.基于內容的推薦算法，根據物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結合協(xié)同過濾和內容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢2、某研究團隊正在開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數（MFCC）B.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用3、在構建機器學習模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數變?yōu)?，從而實現特征選擇B.L2正則化通過對模型參數的平方和進行懲罰，使參數值變小C.正則化參數越大，對模型的約束越強，可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好4、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據進行分組。如果數據分布不規(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5、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫(yī)療診斷，應優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性6、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能7、在機器學習中，模型的可解釋性是一個重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹B.神經網絡C.隨機森林D.支持向量機8、假設要對一個復雜的數據集進行降維，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），尋找數據的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結構不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數據的局部結構，但計算復雜度高D.以上方法結合使用，根據數據特點和分析目的選擇合適的降維策略9、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10、假設正在構建一個推薦系統(tǒng)，需要根據用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關的產品或內容。如果數據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11、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經網絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經網絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數據的質量和數量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等12、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個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.去除相關特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標準化D.以上都可以13、在機器學習中，數據預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數據預處理的說法中，錯誤的是：數據預處理包括數據清洗、數據歸一化、數據標準化等步驟。目的是提高數據的質量和可用性。那么，下列關于數據預處理的說法錯誤的是（）A.數據清洗可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據歸一化將數據映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數據標準化將數據的均值和標準差調整為特定的值D.數據預處理對模型的性能影響不大，可以忽略14、在機器學習中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預測準確性。假設數據集具有高維度、大量特征且存在非線性關系，同時樣本數量相對較少。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15、在進行特征工程時，需要對連續(xù)型特征進行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數據的復雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）機器學習在自然語言處理中的任務有哪些？2、（本題5分）解釋機器學習中多層感知機（MLP）的結構。3、（本題5分）說明機器學習在運動醫(yī)學中的損傷評估。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學習中的聚類算法及其在數據分析中的作用。聚類算法可以將數據分為不同的組，幫助發(fā)現數據中的潛在模式。介紹常見的聚類算法，如K-Means算法等，并討論其在數據分析、市場細分等領域的應用。2、（本題5分）探討機器學習在城市交通出行規(guī)劃中的應用，如公交線路優(yōu)化、共享單車調度等，分析其對城市交通效率的提升。3、（本題5分）分析機器學習在金融信用評估中的應用。舉例說明機器學習在個人信用評估、企業(yè)信用評估、小額貸款信用評估等方面的應用，并探討其對金融信用評估的影響及未來發(fā)展趨勢。4、（本題5分）論述在機器學習中，如何利用主動學習（ActiveLearning）減少標注工作量。探討主動學習的策略和選擇樣本的方法。5、（本題5分）闡述機器學習中的多模態(tài)融合