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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,共3頁重慶航天職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能導(dǎo)論》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、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中,需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類,例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的()A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率2、在一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)中,如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同,以下哪種方法可能效果較好?()A.基于距離的方法,如K近鄰B.基于密度的方法,如DBSCANC.基于聚類的方法,如K-MeansD.以上都不行3、在進(jìn)行聚類分析時(shí),有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分,以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)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(duì)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4、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像分割的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評(píng)估圖像分割的效果?()A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用5、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí),以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動(dòng)特征工程可以完全替代人工特征工程,不需要人工干預(yù)D.自動(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間,但可以提高特征工程的效率6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,對(duì)于一個(gè)分類問題,我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系,同時(shí)樣本數(shù)量相對(duì)較少。在這種情況下,以下哪種算法可能是一個(gè)較好的選擇?()A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯7、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題,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8、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9、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型,需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)?()A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以10、假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點(diǎn),以下哪種方法可能是最合適的?()A.滑動(dòng)窗口分析,通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測(cè)變化,但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn),如t檢驗(yàn)或方差分析,但對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測(cè)算法,如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn),專門用于檢測(cè)變化點(diǎn),但可能對(duì)噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)模型,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)變化模式,但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練11、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12、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)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例,但在類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)常用于二分類問題的模型評(píng)估,值越小表示模型性能越好13、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(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.可以通過隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(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擬合,但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過度的數(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)容無關(guān)的特征,影響模型性能14、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí),我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問題的混淆矩陣如下:()預(yù)測(cè)為正類預(yù)測(cè)為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少()A.80%B.90%C.70%D.85%15、在一個(gè)分類問題中,如果數(shù)據(jù)分布不均衡,以下哪種方法可以用于處理這種情況?()A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)生成新樣本D.以上方法都可以二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋在預(yù)測(cè)分析中,時(shí)間序列分解的方法。2、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在麻醉學(xué)中的風(fēng)險(xiǎn)控制。3、(本題5分)機(jī)器學(xué)習(xí)在細(xì)菌學(xué)中的研究成果有哪些?4、(本題5分)說明機(jī)器學(xué)習(xí)在免疫學(xué)中的疫苗研發(fā)。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能家居中的環(huán)境感知中的應(yīng)用,分析其對(duì)家庭生活舒適度的提升。2、(本題5分)分析機(jī)器學(xué)習(xí)在社交媒體分析中的應(yīng)用,如情感分析、用戶畫像等,探討其對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)管理的影響。3、(本題5分)分析機(jī)器學(xué)習(xí)在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用。舉例說明機(jī)器學(xué)習(xí)在信用卡欺詐檢測(cè)、保險(xiǎn)欺詐檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)支付欺詐檢測(cè)等方面的應(yīng)用,并探討其對(duì)金融欺詐檢測(cè)的影響及未來發(fā)展趨勢(shì)。4、(本題5分)論述監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用場(chǎng)景。監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩大主要類型,分別有不同的算法和應(yīng)用領(lǐng)域。比較它們?cè)跀?shù)據(jù)需求、模型訓(xùn)練方式和結(jié)果輸出等方面的差異,并舉例說明各自適合的應(yīng)用場(chǎng)景。5、(本題5分)分析機(jī)器學(xué)習(xí)在影視制作中的角色動(dòng)畫生成中的
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