韶关学院《机器学习》2022-2023学年第一学期期末试卷

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页韶关学院《机器学习》

2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、集成学习是一种提高机器学习性能的方法。以下关于集成学习的说法中，错误的是：集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。常见的集成学习方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列关于集成学习的说法错误的是（）A.bagging方法通过随机采样训练数据来构建多个不同的学习器B.boosting方法通过逐步调整样本权重来构建多个不同的学习器C.stacking方法将多个学习器的预测结果作为新的特征输入到一个元学习器中D.集成学习方法一定比单个学习器的性能更好2、假设要开发一个疾病诊断的辅助系统，能够根据患者的医学影像（如X光、CT等）和临床数据做出诊断建议。以下哪种模型融合策略可能是最有效的？（）A.简单平均多个模型的预测结果，计算简单，但可能无法充分利用各个模型的优势B.基于加权平均的融合，根据模型的性能或重要性分配权重，但权重的确定可能具有主观性C.采用堆叠（Stacking）方法，将多个模型的输出作为新的特征输入到一个元模型中进行融合，但可能存在过拟合风险D.基于注意力机制的融合，动态地根据输入数据为不同模型分配权重，能够更好地适应不同情况，但实现较复杂3、机器学习中的算法选择需要考虑多个因素。以下关于算法选择的说法中，错误的是：算法选择需要考虑数据的特点、问题的类型、计算资源等因素。不同的算法适用于不同的场景。那么，下列关于算法选择的说法错误的是（）A.对于小样本数据集，优先选择复杂的深度学习算法B.对于高维度数据，优先选择具有降维功能的算法C.对于实时性要求高的任务，优先选择计算速度快的算法D.对于不平衡数据集，优先选择对不平衡数据敏感的算法4、在自然语言处理任务中，如文本分类，词向量表示是基础。常见的词向量模型有Word2Vec和GloVe等。假设我们有一个大量的文本数据集，想要得到高质量的词向量表示，同时考虑到计算效率和效果。以下关于这两种词向量模型的比较，哪一项是不准确的？（）A.Word2Vec可以通过CBOW和Skip-gram两种方式训练，灵活性较高B.GloVe基于全局的词共现统计信息，能够捕捉更全局的语义关系C.Word2Vec训练速度较慢，不适用于大规模数据集D.GloVe在某些任务上可能比Word2Vec表现更好，但具体效果取决于数据和任务5、某研究团队正在开发一个用于医疗诊断的机器学习系统，需要对疾病进行预测。由于医疗数据的敏感性和重要性，模型的可解释性至关重要。以下哪种模型或方法在提供可解释性方面具有优势？（）A.深度学习模型B.决策树C.集成学习模型D.强化学习模型6、某机器学习项目需要对文本进行情感分类，同时考虑文本的上下文信息和语义关系。以下哪种模型可以更好地处理这种情况？（）A.循环神经网络（RNN）与注意力机制的结合B.卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的融合C.预训练语言模型（如BERT）微调D.以上模型都有可能7、在一个语音合成任务中，需要将输入的文本转换为自然流畅的语音。以下哪种技术或模型常用于语音合成？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.深度神经网络（DNN）C.循环神经网络（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是8、在机器学习中，降维是一种常见的操作，用于减少特征的数量。以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-SNED.以上都是9、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（）A.层次分类B.一对一分类C.一对多分类D.以上方法都可以10、某研究团队正在开发一个用于医疗图像诊断的机器学习模型，需要提高模型对小病变的检测能力。以下哪种方法可以尝试？（）A.增加数据增强的强度B.使用更复杂的模型架构C.引入注意力机制D.以上方法都可以11、在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。以下关于模型评估的说法中，错误的是：常用的模型评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能。那么，下列关于模型评估的说法错误的是（）A.准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例B.精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例C.召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例D.模型的评估指标越高越好，不需要考虑具体的应用场景12、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）A.声码器B.文本到语音转换模型C.语音韵律模型D.以上技术都很重要13、假设正在开发一个用于图像识别的深度学习模型，需要选择合适的超参数。以下哪种方法可以用于自动搜索和优化超参数？（）A.随机搜索B.网格搜索C.基于模型的超参数优化D.以上方法都可以14、在进行图像识别任务时，需要对大量的图像数据进行特征提取。假设我们有一组包含各种动物的图像，要区分猫和狗。如果采用传统的手工设计特征方法，可能会面临诸多挑战，例如特征的选择和设计需要丰富的专业知识和经验。而使用深度学习中的卷积神经网络（CNN），能够自动从数据中学习特征。那么，以下关于CNN在图像特征提取方面的描述，哪一项是正确的？（）A.CNN只能提取图像的低级特征，如边缘和颜色B.CNN能够同时提取图像的低级和高级语义特征，具有强大的表达能力C.CNN提取的特征与图像的内容无关，主要取决于网络结构D.CNN提取的特征是固定的，无法根据不同的图像数据集进行调整15、假设正在进行一个特征选择任务，需要从大量的特征中选择最具代表性和区分性的特征。以下哪种特征选择方法基于特征与目标变量之间的相关性？（）A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以16、特征工程是机器学习中的重要环节。以下关于特征工程的说法中，错误的是：特征工程包括特征提取、特征选择和特征转换等步骤。目的是从原始数据中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列关于特征工程的说法错误的是（）A.特征提取是从原始数据中自动学习特征表示的过程B.特征选择是从众多特征中选择出对模型性能有重要影响的特征C.特征转换是将原始特征进行变换，以提高模型的性能D.特征工程只在传统的机器学习算法中需要，深度学习算法不需要进行特征工程17、考虑一个回归问题，我们要预测房价。数据集包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征以及对应的房价。在选择评估指标来衡量模型的性能时，需要综合考虑模型的准确性和误差的性质。以下哪个评估指标不仅考虑了预测值与真实值的偏差，还考虑了偏差的平方？（）A.平均绝对误差（MAE）B.均方误差（MSE）C.决定系数（R²）D.准确率（Accuracy）18、在进行迁移学习时，以下关于迁移学习的应用场景和优势，哪一项是不准确的？（）A.当目标任务的数据量较少时，可以利用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习B.可以将在一个领域学习到的模型参数直接应用到另一个不同但相关的领域中C.迁移学习能够加快模型的训练速度，提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只适用于深度学习模型，对于传统机器学习模型不适用19、在进行特征工程时，需要对连续型特征进行离散化处理。以下哪种离散化方法在某些情况下可以保留更多的信息，同时减少数据的复杂性？（）A.等宽离散化B.等频离散化C.基于聚类的离散化D.基于决策树的离散化20、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合21、在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法。假设我们正在使用K折交叉验证来评估一个分类模型。以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？（）A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用22、在构建一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）时，需要考虑许多因素。假设我们正在设计一个用于识别手写数字的CNN模型。以下关于CNN设计的描述，哪一项是不正确的？（）A.增加卷积层的数量可以提取更复杂的图像特征，提高识别准确率B.较大的卷积核尺寸能够捕捉更广泛的图像信息，有助于模型性能提升C.在卷积层后添加池化层可以减少特征数量，降低计算复杂度，同时保持主要特征D.使用合适的激活函数如ReLU可以引入非线性，增强模型的表达能力23、假设要对一个时间序列数据进行预测，例如股票价格的走势。数据具有明显的趋势和季节性特征。以下哪种时间序列预测方法可能较为合适？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能适用，取决于具体数据特点24、在使用随机森林算法进行分类任务时，以下关于随机森林特点的描述，哪一项是不准确的？（）A.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，通过投票来决定最终的分类结果B.随机森林在训练过程中对特征进行随机抽样，增加了模型的随机性和多样性C.随机森林对于处理高维度数据和缺失值具有较好的鲁棒性D.随机森林的训练速度比单个决策树慢，因为需要构建多个决策树25、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大26、在特征工程中，独热编码（One-HotEncoding）用于（）A.处理类别特征B.处理数值特征C.降维D.以上都不是27、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好28、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器29、在一个分类问题中，如果类别之间的边界不清晰，以下哪种算法可能能够更好地处理这种情况？（）A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.随机森林30、在处理不平衡数据集时，以下关于解决数据不平衡问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集B.欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集C.合成少数类过采样技术（SMOTE）通过合成新的少数类样本来平衡数据集D.数据不平衡对模型性能没有影响，不需要采取任何措施来处理二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析机器学习中的K-Means聚类算法的优缺点。讨论其在不同数据类型和应用场景中的适用性。2、（本题5分）分析深度学习中的图神经网络在知识图谱构建中的应用，讨论其对知识表示和推理的优势。3、（本题5分）探讨机器学习在智能客服中的应用，如自然语言理解、问题回答等，分析其对客户服务质量的提升。4、（本题5分）论述机器学习在能源管理领域的应用，如能源需求预测、节能策略制定等，分析其对能源可持续发展的意