北京理工大學(xué)《機器學(xué)習(xí)及醫(yī)學(xué)圖像分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《機器學(xué)習(xí)及醫(yī)學(xué)圖像分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在進行模型評估時，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題2、某機器學(xué)習(xí)項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以3、考慮一個圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是4、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器5、在進行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用6、在機器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(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，同時樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯7、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）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8、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標(biāo)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9、假設(shè)正在研究一個文本生成任務(wù)，例如生成新聞文章。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)在自然語言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成10、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進行快速適應(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11、在進行自動特征工程時，以下關(guān)于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征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.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率12、在進行機器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）13、強化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)動作反饋新的狀態(tài)和獎勵。那么，下列關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學(xué)習(xí)算法C.強化學(xué)習(xí)算法只適用于離散動作空間，對于連續(xù)動作空間不適用D.強化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機器人控制、游戲等領(lǐng)域14、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進行特征選擇時，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15、在評估機器學(xué)習(xí)模型的性能時，通常會使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項是不正確的？（）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)測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(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估，值越小表示模型性能越好二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在物流領(lǐng)域，路徑規(guī)劃中機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在表觀遺傳學(xué)中的調(diào)控預(yù)測。3、（本題5分）簡述主成分分析（PCA）在數(shù)據(jù)降維中的原理和步驟。4、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)在昆蟲學(xué)中的種群動態(tài)分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用，如X光、CT、MRI等圖像分析，討論其對醫(yī)療診斷準(zhǔn)確性的提高。2、（本題5分）闡述機器學(xué)習(xí)中的隨機森林算法。分析隨機森林的原理和優(yōu)勢，以及在分類和回歸問題中的應(yīng)用場景。3、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)中的注意力機制在自然語言處理中的作用。分析其原理及對模型性能的提升。4、（本題5分）機器學(xué)習(xí)中的模型評估指標(biāo)有哪些？結(jié)合具體任務(wù)，分析不同指標(biāo)的適用場景及局限性。5、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用，如犯罪預(yù)測、視頻監(jiān)控分析等，討論其對社會穩(wěn)定的保障作用。四、應(yīng)用題（本大題共4