山東藝術學院《機器學習實驗》2023-2024學年第二學期期末試卷

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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東藝術學院《機器學習實驗》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在一個無監(jiān)督學習問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以2、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3、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機4、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG5、在監(jiān)督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關于監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關于監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關6、假設正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關鍵任務是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應用7、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以8、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）9、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構(gòu)建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結(jié)果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好10、當處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以11、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學習方法在處理生物信息學問題中經(jīng)常被應用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學習模型D.以上方法都常用12、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進行細分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響13、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費行為、服務使用情況等數(shù)據(jù)來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構(gòu)建與客戶流失相關的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進行特征變換，如對數(shù)變換、標準化等，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)特點和模型需求14、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務15、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(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，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復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)集不會出現(xiàn)欠擬合問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋機器學習中降維技術的作用和方法。2、（本題5分）解釋樸素貝葉斯分類器的工作原理。3、（本題5分）機器學習在疼痛醫(yī)學中的研究進展如何？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述深度學習中的自編碼器在異常檢測中的應用，討論其對數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的優(yōu)勢。2、（本題5分）詳細闡述強化學習的基本概念和框架，包括智能體、環(huán)境、獎勵等要素。分析不同的強化學習算法（如Q-learning、策略梯度算法）的特點和適用場景。3、（本題5分）論述機器學習中的深度學習模型壓縮技術的發(fā)展。深度學習模型壓縮對于部署在資源受限設備上非常重要，分析其發(fā)展趨勢和方法。4、（本題5分）分析過擬合和欠擬合的原因及解決方法，討論在不同算法中如何避免這兩種問題。5、（本題5分）詳細闡述在圖像檢索