江西工程職業(yè)學(xué)院《手機(jī)移動(dòng)開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024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)江西工程職業(yè)學(xué)院

《手機(jī)移動(dòng)開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024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2分，共30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、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能2、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的關(guān)系C.過(guò)擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是3、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4、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)圖像生成任務(wù)，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成5、在一個(gè)信用評(píng)估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即信用良好的用戶數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個(gè)問(wèn)題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類(lèi)別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，忽略類(lèi)別不平衡6、想象一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過(guò)系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹(shù)集成算法，如梯度提升樹(shù)（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無(wú)法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類(lèi)器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性7、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測(cè)異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以8、在一個(gè)多分類(lèi)問(wèn)題中，如果類(lèi)別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類(lèi)方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類(lèi)B.一對(duì)一分類(lèi)C.一對(duì)多分類(lèi)D.以上方法都可以9、假設(shè)正在研究一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)在語(yǔ)音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換模型C.語(yǔ)音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要10、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)類(lèi)別，且類(lèi)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(lèi)邏輯回歸B.決策樹(shù)C.層次分類(lèi)算法D.支持向量機(jī)11、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以12、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何13、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14、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，通過(guò)投票來(lái)決定最終的分類(lèi)結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對(duì)于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹(shù)慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹(shù)15、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)B.動(dòng)量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在藥學(xué)中的藥物研發(fā)。2、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行地震預(yù)測(cè)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述聚類(lèi)算法中K-Means的基本流程。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的對(duì)抗訓(xùn)練。解釋對(duì)抗訓(xùn)練的原理，介紹其在提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型魯棒性中的應(yīng)用。分析對(duì)抗訓(xùn)練的優(yōu)缺點(diǎn)及面臨的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用。舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)算法在文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)中的應(yīng)用，并探討自然語(yǔ)言處理中機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的問(wèn)題及解決方案。3、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在圖像修復(fù)中的應(yīng)用，討論其對(duì)圖像質(zhì)量提升的效果。4、（本題5分）詳細(xì)闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念和框架，包括智能體、環(huán)境、獎(jiǎng)勵(lì)等要素。分析不同的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如Q-learning、策略梯度算法）的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在建