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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)山東化工職業(yè)學(xué)院《機(jī)械計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造原理》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、想象一個(gè)文本分類的任務(wù),需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等??紤]到詞匯的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的?()A.One-Hot編碼,簡(jiǎn)單直觀,但向量維度高且稀疏B.詞袋模型(BagofWords),忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量,如Word2Vec或GloVe,能夠捕捉詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系,但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成的詞向量,具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力,但計(jì)算成本高2、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,降維是一種常見(jiàn)的操作,用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.t-SNED.以上都是3、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是:算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問(wèn)題的類型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場(chǎng)景。那么,下列關(guān)于算法選擇的說(shuō)法錯(cuò)誤的是()A.對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集,優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對(duì)于高維度數(shù)據(jù),優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù),優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集,優(yōu)先選擇對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法4、在一個(gè)回歸問(wèn)題中,如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大,以下哪種模型可能更適合?()A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸5、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類,同時(shí)考慮文本的上下文信息和語(yǔ)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(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型(如BERT)微調(diào)D.以上模型都有可能6、在進(jìn)行模型選擇時(shí),除了考慮模型的性能指標(biāo),還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力,但也更容易過(guò)擬合B.簡(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限,但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)可解釋性要求較高的任務(wù),如醫(yī)療診斷,應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體問(wèn)題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性7、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí),通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型,用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述,哪一項(xiàng)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(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)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(wèn)題的模型評(píng)估,值越小表示模型性能越好8、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí),需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像,要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法,可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn),例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么,以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述,哪一項(xiàng)是正確的?()A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征,如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語(yǔ)義特征,具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無(wú)關(guān),主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的,無(wú)法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整9、在一個(gè)推薦系統(tǒng)中,為了提高推薦的多樣性和新穎性,以下哪種方法可能是有效的?()A.引入隨機(jī)推薦,增加推薦結(jié)果的不確定性,但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化,選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦,但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略,在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡,但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用,并根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整10、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),我們通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集,以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的()A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機(jī)值填充缺失值D.不處理缺失值,直接使用原始數(shù)據(jù)11、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù),在進(jìn)行特征選擇時(shí),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12、在進(jìn)行特征選擇時(shí),有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.信息增益通過(guò)計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來(lái)衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性,從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的,不需要進(jìn)一步驗(yàn)證13、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用?()A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效,取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)14、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí),以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.過(guò)采樣方法通過(guò)增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來(lái)平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過(guò)減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來(lái)平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)(SMOTE)通過(guò)合成新的少數(shù)類樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對(duì)模型性能沒(méi)有影響,不需要采取任何措施來(lái)處理15、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)注二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)什么是主動(dòng)學(xué)習(xí)?它的適用場(chǎng)景是什么?2、(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)。3、(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。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)論述監(jiān)督學(xué)習(xí)中線性回歸模型的原理、假設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景。分析其優(yōu)缺點(diǎn),并探討在處理高維度數(shù)據(jù)和存在多重共線性時(shí)可能面臨的挑戰(zhàn)及解決方法。2、(本題5分)分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的決策樹(shù)算法。論述其基本原理、構(gòu)建過(guò)程以及在分類和回歸問(wèn)題中的應(yīng)用。探討決策樹(shù)算法的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法。3、(本題5分)分析機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像分割中的應(yīng)用,討論其對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分析的重要性。4、(本題5分)探討機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。如疾病診斷、藥物研發(fā)等,分析數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等問(wèn)題對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的影響。
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