青島科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)D》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
青島科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)D》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
青島科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)D》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
青島科技大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)D》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問題中經(jīng)常被應(yīng)用?()A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用2、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好,但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因()A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復(fù)雜,導(dǎo)致過擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高D.以上原因都有可能3、在構(gòu)建一個(gè)圖像識(shí)別模型時(shí),需要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題,以下哪種預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)組合可能最為有效?()A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)4、假設(shè)正在構(gòu)建一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng),需要對輸入的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。語音信號(hào)具有時(shí)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(hào)進(jìn)行分幀和加窗C.將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號(hào)進(jìn)行壓縮編碼,減少數(shù)據(jù)量5、想象一個(gè)圖像識(shí)別的任務(wù),需要對大量的圖片進(jìn)行分類,例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識(shí)別效果,同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的?()A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如基于特征工程的支持向量機(jī),需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征,但計(jì)算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練速度較快,但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如ResNet架構(gòu),能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,識(shí)別效果好,但計(jì)算資源需求大,訓(xùn)練時(shí)間長D.利用遷移學(xué)習(xí),將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型,如Inception模型,微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù),節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源6、在進(jìn)行模型選擇時(shí),我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中,某個(gè)模型的性能波動(dòng)較大,這可能意味著()A.模型不穩(wěn)定,需要進(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)7、在進(jìn)行異常檢測時(shí),以下關(guān)于異常檢測方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計(jì)量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計(jì)算樣本之間的距離來識(shí)別異常點(diǎn)C.基于密度的方法認(rèn)為異常點(diǎn)的局部密度顯著低于正常點(diǎn)D.所有的異常檢測方法都能準(zhǔn)確地檢測出所有的異常,不存在漏檢和誤檢的情況8、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(jià)。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9、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時(shí),生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.GAN由生成器和判別器組成,它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像,以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定,不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題10、在一個(gè)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(xiàng)式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸11、在特征工程中,獨(dú)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、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時(shí),需要考慮模型的計(jì)算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,但實(shí)際應(yīng)用場景中的計(jì)算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量?()A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進(jìn)行量化,如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù),提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理,直接部署模型13、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶購買行為預(yù)測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù),包括個(gè)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(jià)值的特征,以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.因子分析D.獨(dú)立成分分析(ICA)14、想象一個(gè)無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù),需要識(shí)別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的?()A.目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNN或YOLO,能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別多個(gè)對象,但對小目標(biāo)檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法,對圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類,但計(jì)算量較大C.實(shí)例分割算法,不僅區(qū)分不同類別,還區(qū)分同一類別中的不同個(gè)體,但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用,根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化15、在一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的項(xiàng)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(shí),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(gè)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(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)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(jī)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16、在進(jìn)行特征選擇時(shí),有多種方法可以評(píng)估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評(píng)估方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.信息增益通過計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性,從而評(píng)估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評(píng)估是基于特征對模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評(píng)估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的,不需要進(jìn)一步驗(yàn)證17、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對文本進(jìn)行情感分類,同時(shí)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(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與長短時(shí)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18、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)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19、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí),需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像,要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法,可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn),例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么,以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述,哪一項(xiàng)是正確的?()A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征,如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語義特征,具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān),主要取決于網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行調(diào)整20、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語言處理任務(wù),例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu),同時(shí)詞匯量很大。為了有效地表示這些文本,以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用?()A.詞袋模型(BagofWords)B.詞嵌入(WordEmbedding)C.主題模型(TopicModel)D.語法樹表示21、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(jià),給定了大量的房屋特征(如面積、房間數(shù)量、地理位置等)以及對應(yīng)的房價(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以使用線性回歸算法,建立房屋特征與房價(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點(diǎn),最終預(yù)測房價(jià)C.支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,從而預(yù)測房價(jià)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價(jià)的預(yù)測,無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注22、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑,并且在途中會(huì)遇到各種障礙和獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下,以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個(gè)問題?()A.Q-learning算法,通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來選擇動(dòng)作B.SARSA算法,基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評(píng)估和改進(jìn)C.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合,需要使用專門的路徑規(guī)劃算法23、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)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(dòng)搜索和優(yōu)化超參數(shù)?()A.隨機(jī)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24、對于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù),在進(jìn)行特征選擇時(shí),以下哪種方法可以有效地降低維度()A.遞歸特征消除(RFE)B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析(ANOVA)D.以上方法都可以25、在進(jìn)行模型選擇時(shí),除了考慮模型的性能指標(biāo),還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力,但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限,但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務(wù),如醫(yī)療診斷,應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中,需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)說明機(jī)器學(xué)習(xí)中支持向量機(jī)(SVM)的基本思想。2、(本題5分)簡述在機(jī)器人領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)防醫(yī)學(xué)中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。4、(本題5分)機(jī)器學(xué)習(xí)在疼痛醫(yī)學(xué)中的研究進(jìn)展如何?三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用Adaboost算法對網(wǎng)絡(luò)流量中的異常進(jìn)行檢測。2、(本題5分)依據(jù)寵物訓(xùn)練數(shù)據(jù)制定有效的訓(xùn)練計(jì)劃。3、(本題5分)運(yùn)用K-Means聚類對用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行分析。4、(本題5分)利用生物信息學(xué)算法數(shù)據(jù)挖掘生物信息中的潛

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