瀘州醫(yī)療器械職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁瀘州醫(yī)療器械職業(yè)學(xué)院

《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、集成學(xué)習(xí)是一種提高機器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：集成學(xué)習(xí)通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強學(xué)習(xí)器。常見的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果作為新的特征輸入到一個元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個學(xué)習(xí)器的性能更好2、假設(shè)我們要使用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較小（）A.公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標3、某機器學(xué)習(xí)項目需要對文本進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用4、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以5、在機器學(xué)習(xí)中，強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個機器人要通過強化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略6、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機器學(xué)習(xí)來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓(xùn)練和計算成本較高7、機器學(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8、某機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當D.以上原因都有可能9、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10、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11、當處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以12、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學(xué)習(xí)解決13、考慮在一個圖像識別任務(wù)中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可能是有效的（）A.隨機旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率14、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用15、假設(shè)要開發(fā)一個自然語言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復(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器，計算簡單，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題C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)進行微調(diào)16、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17、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學(xué)習(xí)，組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓(xùn)練成本高18、某機器學(xué)習(xí)項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能19、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.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用20、假設(shè)正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是模型融合？常見的模型融合方法有哪些？2、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在旅游規(guī)劃中的路線推薦。3、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)在口腔醫(yī)學(xué)中的診斷輔助。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用GAN生成新的服裝設(shè)計。2、（本題5分）利用K近鄰（KNN）算法對葡萄酒的種類進行分類。3、（本題5分）基于RNN對文本的自動摘要進行生成。4、（本題5分）通過酒店管理