重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)及應(yīng)用》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)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶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)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(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的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進(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，無法進(jìn)行有效推薦2、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是3、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)4、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^交叉驗(yàn)證等方法來評(píng)估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評(píng)估的說法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測(cè)為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測(cè)為正類的比例D.模型的評(píng)估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景5、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6、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡(jiǎn)單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對(duì)噪聲和異常值具有較好的容忍性7、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(yǔ)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能8、想象一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。語(yǔ)音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對(duì)短語(yǔ)音處理較好，但對(duì)復(fù)雜語(yǔ)音的適應(yīng)性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學(xué)習(xí)能力和HMM的時(shí)序建模能力，但訓(xùn)練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語(yǔ)音識(shí)別模型，直接從語(yǔ)音到文字，減少中間步驟，但對(duì)長(zhǎng)語(yǔ)音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語(yǔ)音識(shí)別模型，利用自注意力機(jī)制捕捉長(zhǎng)距離依賴，性能優(yōu)秀，但計(jì)算資源需求大9、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的價(jià)格走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡(jiǎn)單直觀，但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸（SVR），對(duì)非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對(duì)高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機(jī)森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合10、在一個(gè)語(yǔ)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(yǔ)音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語(yǔ)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11、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12、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(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)決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過程中對(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)決策樹慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹13、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動(dòng)量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇14、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)15、在自然語(yǔ)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.以上都是二、簡(jiǎn)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)中如何評(píng)估分類模型的性能？2、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量控制應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能家居中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋隨機(jī)森林算法的主要思想。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。論述深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景，如機(jī)器人控制、游戲等。探討深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車行業(yè)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛、故障診斷等。分析數(shù)據(jù)安全和模型魯棒性的重要性。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的半監(jiān)督聚類算法及其應(yīng)用。半監(jiān)督聚類結(jié)合了部分標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)，介紹其算法和應(yīng)用場(chǎng)景。4、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何利用主動(dòng)學(xué)習(xí)（ActiveLearning）減少標(biāo)注工作量。探討主動(dòng)學(xué)習(xí)的策略和選擇樣本的方法。5、（本題5分）論述集成學(xué)習(xí)中的Boosting算法（如Adaboost、GBDT）的思想和工作流