蘭考三農(nóng)職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(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3頁蘭考三農(nóng)職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實驗》

2023-2024學(xué)年第二學(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20個小題，每小題1分，共20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、假設(shè)正在進行一個情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以2、在一個強化學(xué)習(xí)問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以3、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數(shù)的選擇對模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對非線性可分的數(shù)據(jù)進行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點4、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(yù)測編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測（PLP）D.以上特征都常用5、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.注意力機制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機與卷積神經(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6、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)7、在一個金融風(fēng)險預(yù)測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負(fù)債情況等多種因素來預(yù)測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應(yīng)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(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.構(gòu)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(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達(dá)能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力8、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關(guān)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9、假設(shè)正在構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動問題，以下哪種方法可以幫助改善推薦效果？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試10、假設(shè)要對一個時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)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(yù)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11、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(biāo)有準(zhǔn)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(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12、在進行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用13、某機器學(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14、在進行模型評估時，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15、某機器學(xué)習(xí)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(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）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能16、在進行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層感知機（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點進行選擇17、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)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以18、在一個文本生成任務(wù)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(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是19、在一個氣候預(yù)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(yù)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(yù)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(fù)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(xué)習(xí)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復(fù)雜的非線性關(guān)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(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高20、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)中的偏差和方差權(quán)衡。2、（本題5分）簡述在金融領(lǐng)域，風(fēng)險評估中機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）什么是推薦系統(tǒng)？常用的推薦算法有哪些？4、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在情感分析中的作用。5、（本題5分）解釋袋裝法（Bagging）和提升法（Boosting）的區(qū)別。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對腦電圖（EEG）中的癲癇發(fā)作進行預(yù)測。2、（本題5分）運用K-Means聚類對用戶的興趣愛好進行分組。3、（本題5分）比較不同機器學(xué)習(xí)模型在鳶尾花數(shù)據(jù)集上的性能，選擇最優(yōu)模型。4、（本題5分）運用回歸模型預(yù)測汽車的油耗。5、（本題5分）利用神經(jīng)退行性疾病相關(guān)數(shù)據(jù)研究疾病的發(fā)病機