山東現(xiàn)代學院《深度學習理論與實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁山東現(xiàn)代學院

《深度學習理論與實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理2、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3、假設要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關系為其推薦相關的產(chǎn)品或內容。以下哪種算法或技術可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關性進行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結合協(xié)同過濾和內容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢4、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是5、在深度學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是6、機器學習是一門涉及統(tǒng)計學、計算機科學和人工智能的交叉學科。它的目標是讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學習規(guī)律和模式，從而能夠進行預測、分類、聚類等任務。以下關于機器學習的說法中，錯誤的是：機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三大類。監(jiān)督學習需要有標注的訓練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學習則不需要標注數(shù)據(jù)。那么，下列關于機器學習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學習算法，可以用于分類和回歸任務B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學習通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略，適用于機器人控制等領域D.機器學習算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量無關7、在進行模型壓縮時，以下關于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復雜模型的知識轉移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導致模型性能嚴重下降，因此在實際應用中應盡量避免使用8、在機器學習中，數(shù)據(jù)預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。那么，下列關于數(shù)據(jù)預處理的說法錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)的均值和標準差調整為特定的值D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略9、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預測結果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標10、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題11、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12、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設我們有一個大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質量的詞向量表示，同時考慮到計算效率和效果。以下關于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息，能夠捕捉更全局的語義關系C.Word2Vec訓練速度較慢，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13、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預測結果的能力?？山忉屝詫τ谝恍╆P鍵領域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么，下列關于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能14、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15、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差16、假設要對一個時間序列數(shù)據(jù)進行預測，例如股票價格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點17、在一個推薦系統(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.引入隨機推薦，增加推薦結果的不確定性，但可能降低相關性B.基于內容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進行推薦，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.以上方法結合使用，并根據(jù)用戶反饋動態(tài)調整18、假設正在進行一個情感分析任務，使用深度學習模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡架構常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.以上都可以19、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）20、在一個金融風險預測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構和訓練策略可能是最恰當?shù)模浚ǎ〢.構建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復雜的非線性關系B.選擇邏輯回歸模型，結合正則化技術防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復雜關系表達能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡，通過調整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復雜關系，但訓練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學習方法，結合特征選擇和超參數(shù)調優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋機器學習在海洋生物學中的生態(tài)監(jiān)測。2、（本題5分）機器學習在群體遺傳學中的應用是什么？3、（本題5分）簡述在智能倉儲中，機器學習的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于RNN對文本的上下文相關性進行評估。2、（本題5分）利用睡眠醫(yī)學數(shù)據(jù)監(jiān)測睡眠質量和診斷睡眠障礙。3、（本題5分）通過麻醉學數(shù)據(jù)控