黔西南民族職業(yè)技術學院《機器學習基礎實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁黔西南民族職業(yè)技術學院《機器學習基礎實踐》

2023-2024學年第一學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、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等2、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，如TransformerD.以上都不是3、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG4、在一個強化學習問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學習來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法5、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹6、在一個氣候預測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復雜度和調(diào)參難度較高7、假設正在進行一項關于客戶購買行為預測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）8、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們有一個數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對應的房價。如果我們想要使用監(jiān)督學習算法來預測新房屋的價格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨立成分分析（ICA）9、假設正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術可以用于將高維數(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.以上技術都可以10、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是11、假設正在進行一個圖像生成任務，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域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成12、某研究團隊正在開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用13、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標準化D.以上都可以14、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合15、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16、在機器學習中，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?？梢允褂媒徊骝炞C技術來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證，以下關于K的選擇，哪一項是不太合理的？（）A.K=5，平衡計算成本和評估準確性B.K=2，快速得到初步的評估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗證一次17、在機器學習中，模型的可解釋性是一個重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.隨機森林D.支持向量機18、在進行機器學習模型評估時，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預測為正類預測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%19、某機器學習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（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能20、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是強化學習？它與監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習有何不同？2、（本題5分）談談在天文學中，機器學習的應用。3、（本題5分）解釋機器學習在能源管理中的優(yōu)化策略。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用CNN對人臉表情進行識別。2、（本題5分）通過神經(jīng)網(wǎng)絡模型對腦電圖（EEG）數(shù)據(jù)進行分析。3、（本題5分）借助美容美發(fā)行業(yè)數(shù)據(jù)為客戶提供個性化造型建議。4、（本題5分）借助糖尿病相關數(shù)據(jù)研究疾