江南大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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(yè)，共3頁(yè)江南大學(xué)

《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、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(guò)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(guò)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(wú)法進(jìn)行有效推薦2、機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學(xué)習(xí)模型等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性C.深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無(wú)關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化4、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問(wèn)題，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類樣本，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、在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見(jiàn)的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過(guò)CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語(yǔ)義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)7、在一個(gè)氣候預(yù)測(cè)的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長(zhǎng)期趨勢(shì)等特征。以下哪種預(yù)測(cè)方法可能是最有效的？（）A.簡(jiǎn)單的線性時(shí)間序列模型，如自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對(duì)復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動(dòng)平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對(duì)于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長(zhǎng)序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時(shí)間序列模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢(shì)，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高8、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9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見(jiàn)的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房?jī)r(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹(shù)算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來(lái)劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)C.支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)，無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注10、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)。通常可以使用交叉驗(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11、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中，某個(gè)模型的性能波動(dòng)較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問(wèn)題C.交叉驗(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)12、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13、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以14、假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對(duì)非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略15、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對(duì)連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹(shù)的離散化二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）什么是遷移學(xué)習(xí)？在什么情況下會(huì)使用遷移學(xué)習(xí)？3、（本題5分）什么是自編碼器的重構(gòu)誤差？如何利用它進(jìn)行異常檢測(cè)？4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在婦產(chǎn)科學(xué)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）詳細(xì)闡述在圖像分割任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割）和深度學(xué)習(xí)算法（如全卷積網(wǎng)絡(luò)）的比較。分析圖像分割的評(píng)價(jià)指標(biāo)和應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言翻譯中的應(yīng)用。分析機(jī)器翻譯模型、翻譯質(zhì)量評(píng)估、多語(yǔ)言處理等方面的深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。3、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何評(píng)估模型的泛化能力。研究交叉驗(yàn)證、留出法等評(píng)估方法的原理和應(yīng)用。4、（本題5分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在物流配送中心選址中的作用。分析地理位置分析、需求預(yù)測(cè)、成本優(yōu)化等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。5、（本題5分