煙臺(tái)理工學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別II（雙語(yǔ)）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)煙臺(tái)理工學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別II（雙語(yǔ)）》

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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝?yàn)證技術(shù)來(lái)評(píng)估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個(gè)分類(lèi)模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評(píng)估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評(píng)估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評(píng)估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個(gè)樣本都用于驗(yàn)證一次2、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測(cè)，例如識(shí)別道路上的行人、車(chē)輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測(cè)算法時(shí)，需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和對(duì)不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測(cè)精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測(cè)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(shí)時(shí)應(yīng)用3、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會(huì)采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類(lèi)算法4、假設(shè)正在比較不同的聚類(lèi)算法，用于對(duì)一組沒(méi)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(lèi)算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類(lèi)算法C.密度聚類(lèi)算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類(lèi)算法5、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能6、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題7、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)自然語(yǔ)言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性?？紤]到文本的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類(lèi)器，計(jì)算簡(jiǎn)單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問(wèn)題C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)8、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合B.欠采樣多數(shù)類(lèi)樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化9、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(lèi)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(lèi)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類(lèi)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(lèi)問(wèn)題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好10、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算簡(jiǎn)單，但可能無(wú)法充分利用各個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)B.基于加權(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個(gè)模型的輸出作為新的特征輸入到一個(gè)元模型中進(jìn)行融合，但可能存在過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)D.基于注意力機(jī)制的融合，動(dòng)態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應(yīng)不同情況，但實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜11、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類(lèi)，但是計(jì)算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計(jì)算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮12、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線性的，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過(guò)差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的股票價(jià)格，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響13、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí)，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)14、在處理文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于文本分類(lèi)模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類(lèi)，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類(lèi)任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好15、在一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類(lèi)D.以上方法都可以16、在進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異常值B.基于距離的方法通過(guò)計(jì)算樣本之間的距離來(lái)識(shí)別異常點(diǎn)C.基于密度的方法認(rèn)為異常點(diǎn)的局部密度顯著低于正常點(diǎn)D.所有的異常檢測(cè)方法都能準(zhǔn)確地檢測(cè)出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況17、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類(lèi)別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以18、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，出現(xiàn)了梯度消失的問(wèn)題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效19、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以20、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無(wú)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(guò)重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征，但可能無(wú)法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)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)需求選擇二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能客服中的實(shí)現(xiàn)。2、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在社交媒體中的內(nèi)容推薦。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在口腔醫(yī)學(xué)中的診斷輔助。4、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)中t-SNE降維算法的優(yōu)勢(shì)。5、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能交通系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用K-Means聚類(lèi)算法對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。2、（本題5分）利用K近鄰（KNN）算法對(duì)葡萄酒的種類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)。3、（本題5分）使用決策樹(shù)算法對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)能力進(jìn)行評(píng)估。4、（本題5分）通過(guò)天文學(xué)觀測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新的天體和現(xiàn)象。5、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格。四、論述題（本大題共