德州學(xué)院《深度學(xué)習(xí)前沿》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共7頁德州學(xué)院《深度學(xué)習(xí)前沿》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。可以通過交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評估的說法錯誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測為正類的比例D.模型的評估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景2、當(dāng)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(jìn)行欠采樣B.對少數(shù)類別進(jìn)行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以3、在一個監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標(biāo)需要特別謹(jǐn)慎地使用？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）4、在一個回歸問題中，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.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸5、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用6、假設(shè)正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能7、在進(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響8、假設(shè)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(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)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(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)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(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢9、在進(jìn)行模型評估時，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題10、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是11、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(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，忽略類別不平衡12、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對文本進(jìn)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(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用13、某研究需要對音頻信號進(jìn)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14、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復(fù)雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓(xùn)練生成新數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），能夠提取高層特征，但訓(xùn)練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)需求選擇15、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，異常值的處理是一個重要環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個包含員工工資數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數(shù)據(jù)分布，直觀地發(fā)現(xiàn)異常值B.基于統(tǒng)計學(xué)方法，如三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數(shù)據(jù)的純凈性D.對異常值進(jìn)行修正或替換，使其更符合數(shù)據(jù)的整體分布17、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點(diǎn)，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進(jìn)行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進(jìn)行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量18、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)練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是19、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是20、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以21、考慮一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以22、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對大量的圖像進(jìn)行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮23、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(yuǎn)遠(yuǎn)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(diǎn)C.對數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)解決24、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)添加噪聲D.以上技術(shù)都可以25、在一個語音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用和技術(shù)。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用有哪些方面？3、（本題5分）簡述在智能醫(yī)療診斷中，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用回歸模型預(yù)測物流運(yùn)輸?shù)臅r間。2、（本題5分）借助影視制作數(shù)據(jù)優(yōu)化影視特效和剪輯。3、（本題5分）通過SVM算法對語音中的情感進(jìn)行分析。4、（本題5分）使用Adaboost算法提升弱分類器的性能，進(jìn)行手寫數(shù)字識別。5、（本題5分）基于RNN對文本的語言風(fēng)格進(jìn)行分類。四、論述題（本大