廣州理工學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)A實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《機(jī)器學(xué)習(xí)A實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、假設(shè)要對(duì)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，例如股票價(jià)格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)2、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進(jìn)行詞性標(biāo)注C.提取文本特征D.以上都是3、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法，可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語義特征，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整4、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對(duì)預(yù)測結(jié)果幫助較小（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)5、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(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題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法6、在一個(gè)語音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是7、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)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(dòng)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8、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用9、在一個(gè)客戶流失預(yù)測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來提前預(yù)測哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹模型的特征重要性評(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求10、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對(duì)一組沒有標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)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11、在分類問題中，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12、在一個(gè)分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林13、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問題14、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類，同時(shí)考慮文本的上下文信息和語義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能15、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)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.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用17、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)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(duì)于一些對(duì)可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性18、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹19、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)練過程中相互對(duì)抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，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20、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21、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(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)的房價(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測新房屋的價(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）22、在處理自然語言處理任務(wù)時(shí)，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)一段文本進(jìn)行情感分析。以下關(guān)于詞嵌入的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學(xué)習(xí)到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務(wù)，無需進(jìn)行進(jìn)一步的特征工程23、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對(duì)抗訓(xùn)練生成新數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），能夠提取高層特征，但訓(xùn)練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求選擇24、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以25、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測任務(wù)，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中如何進(jìn)行模型的選擇和比較？2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在系統(tǒng)生物學(xué)中的應(yīng)用有哪些？3、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理噪聲數(shù)據(jù)。4、（本題5分）談?wù)勗趯?shí)際應(yīng)用中，如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過天文學(xué)觀測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的天體和現(xiàn)象。2、（本題5分）使用決策樹算法對(duì)客戶流失進(jìn)行預(yù)測。3、（本題5分）借助病理學(xué)數(shù)據(jù)診斷病理類型和評(píng)估疾病嚴(yán)重程度。4、（本題5分）借助康復(fù)工程數(shù)據(jù)優(yōu)化康復(fù)設(shè)備和輔助器具。5、（本題5分）運(yùn)用長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)文本進(jìn)行情感分析