重庆财经学院《机器学习设计与模型构建》2022-2023学年期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页重庆财经学院《机器学习设计与模型构建》2022-2023学年期末试卷题号一二三总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、以下哪个是强化学习中的值函数估计方法？（）A.蒙特卡罗B.时序差分C.动态规划D.以上都是2、以下哪种模型常用于文本分类？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.以上都是3、在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM）解决了（）的问题。A.梯度消失B.梯度爆炸C.长期依赖D.过拟合4、在决策树算法中，信息增益用于（）A.选择最优特征B.计算分类误差C.确定树的深度D.剪枝5、在数据不平衡的情况下，以下哪种方法可能有效？（）A.过采样B.欠采样C.以上都是D.以上都不是6、以下哪种模型可以处理序列数据？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.多层感知机D.支持向量机7、在机器学习中，Bagging方法的代表算法是（）A.随机森林B.AdaboostC.GBDTD.XGBoost8、以下哪种方法可以防止过拟合？（）A.增加数据量B.早停法C.正则化D.以上都是9、在文本分类中，词嵌入的表示方法不包括（）A.One-Hot编码B.Word2VecC.GloVeD.决策树10、在神经网络中，反向传播算法用于（）A.计算误差B.更新参数C.前向传播D.以上都是11、以下哪种技术可以用于解决深度学习中的梯度消失问题？（）A.残差网络B.LSTMC.GRUD.以上都是12、在图像分类任务中，数据增强的方法不包括（）A.翻转B.旋转C.缩放D.特征选择13、随机森林是一种（）A.单个决策树B.深度神经网络C.集成学习算法D.无监督学习算法14、以下哪种技术可以用于解决梯度消失问题？（）A.使用ReLU激活函数B.残差连接C.以上都是D.以上都不是15、以下哪种模型可以用于无监督的特征学习？（）A.自编码器B.多层感知机C.决策树D.支持向量机16、机器学习中，数据归一化的方法不包括（）A.最小-最大归一化B.Z-score标准化C.对数变换D.随机打乱17、在聚类算法中，DBSCAN算法的特点是（）A.可以发现任意形状的聚类B.对噪声不敏感C.不需要指定聚类数量D.以上都是18、以下哪种方法常用于解决机器学习中的欠拟合问题？（）A.增加数据量B.减少特征数量C.降低模型复杂度D.增加模型复杂度19、在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型泛化能力D.以上都是20、在集成学习中，随机森林属于（）A.装袋法B.提升法C.混合法D.以上都不是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）简述机器学习在图像识别中的应用和技术。2、（本题10分）机器学习在精神医学中的研究成果有哪些？3、（本题10分）谈谈如何使用机器学习进行海洋数据分析。4、（本题10分）谈谈如何使用机器学习进行舆情监测。三、应用题（本大