云南城市建設職業(yè)學院《機器智能與信息對抗》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南城市建設職業(yè)學院《機器智能與信息對抗》

2023-2024學年第二學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15個小題，每小題2分，共30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、假設在一個醫(yī)療診斷的場景中，需要通過機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標、病史和生活習慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時，需要考慮模型的準確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因為它能夠清晰地展示決策過程，具有較好的可解釋性，但可能在復雜數(shù)據(jù)上的準確性有限B.支持向量機算法，對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準確性較高，但模型解釋相對困難C.隨機森林算法，由多個決策樹組成，準確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，能夠自動提取特征，準確性可能很高，但模型非常復雜，難以解釋2、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，但對于復雜的非線性關系可能不敏感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.采用深度學習中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，預測能力強，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，但可能無法處理復雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性3、考慮一個情感分析任務，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.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度4、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當5、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關，主要取決于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調(diào)整6、假設正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期7、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關于優(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)的歷史梯度自適應地調(diào)整學習率，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8、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，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.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用9、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（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以10、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.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用11、某機器學習模型在訓練時出現(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12、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法13、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、假設正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學習模型。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15、假設正在進行一項關于客戶購買行為預測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是模型的隱私保護？常見的隱私保護技術有哪些？2、（本題5分）說明機器學習在細胞生物學中的研究方法。3、（本題5分）簡述在聚類分析中，如何確定最佳的聚類數(shù)。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在自然語言處理的知識圖譜構(gòu)建中，機器學習算法的作用和挑戰(zhàn)。研究如何從文本中抽取知識并構(gòu)建圖譜。2、（本題5分）結(jié)合實際應用，論述機器學習在物流配送中心選址中的作用。分析地理位置分析、需求預測、成本優(yōu)化等方面的機器學習技術和應用前景。3、（本題5分）論述機器學習在食品安全追溯中的應用。分析數(shù)據(jù)來源和處理方法，以及模型的準確性和可靠性。4、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在自然語言生成中的應用。分析文本生成、對話系統(tǒng)、摘要生成等方面的深度學習方法和應用效果。5、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學