濟南大學(xué)《機器學(xué)習(xí)D》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁濟南大學(xué)《機器學(xué)習(xí)D》

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、想象一個市場營銷的項目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預(yù)測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性2、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3、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關(guān)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(shù)（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4、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以5、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療診斷的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對疾病進行預(yù)測。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強化學(xué)習(xí)模型6、在機器學(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有準確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^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.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場景7、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8、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9、某研究需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語言處理任務(wù)時經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機器學(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10、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11、考慮一個情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度12、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預(yù)測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務(wù)。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)13、在一個無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以14、在強化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導(dǎo)致低獎勵，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動15、特征工程是機器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進行特征工程16、假設(shè)正在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)17、在一個聚類問題中，需要將一組數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進行聚類，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項是正確的？（）A.隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心C.計算數(shù)據(jù)點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結(jié)果沒有影響18、在機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)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(zhì)量和可用性。那么，下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)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(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型的性能影響不大，可以忽略19、某機器學(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)增強技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉(zhuǎn)C.隨機添加噪聲D.以上技術(shù)都可以20、在進行機器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在神經(jīng)生物學(xué)中的神經(jīng)元識別。2、（本題5分）什么是集成學(xué)習(xí)？舉例說明常見的集成學(xué)習(xí)方法。3、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在中醫(yī)診斷中的輔助作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過SVM算法對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進行檢測。2、（本題5分）利用KNN算法對葡萄酒的品質(zhì)進行評估。3、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的面部表情進行識別。4、（本題5分）利用G