烟台理工学院《手机移动开发技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《手机移动开发技术》2023-2024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、假设正在进行一个情感分析任务，使用深度学习模型。以下哪种神经网络架构常用于情感分析？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.长短时记忆网络（LSTM）D.以上都可以2、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3、在进行模型融合时，以下关于模型融合的方法和作用，哪一项是不准确的？（）A.可以通过平均多个模型的预测结果来进行融合，降低模型的方差B.堆叠（Stacking）是一种将多个模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型进行融合的方法C.模型融合可以结合不同模型的优点，提高整体的预测性能D.模型融合总是能显著提高模型的性能，无论各个模型的性能如何4、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5、考虑一个图像分割任务，即将图像分割成不同的区域或对象。以下哪种方法常用于图像分割？（）A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测D.以上都是6、在一个强化学习问题中，如果智能体需要与多个对手进行交互和竞争，以下哪种算法可以考虑对手的策略？（）A.双人零和博弈算法B.多智能体强化学习算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以7、假设要开发一个自然语言处理的系统，用于文本情感分析，判断一段文字是积极、消极还是中性。考虑到文本的多样性和语义的复杂性。以下哪种技术和方法可能是最有效的？（）A.基于词袋模型的朴素贝叶斯分类器，计算简单，但忽略了词序和上下文信息B.循环神经网络（RNN），能够处理序列数据，但可能存在梯度消失或爆炸问题C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期依赖问题，对长文本处理能力较强，但模型较复杂D.基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT或GPT，具有强大的语言理解能力，但需要大量的计算资源和数据进行微调8、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9、在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面。以下哪种模型通常具有较好的可解释性？（）A.决策树B.神经网络C.随机森林D.支持向量机10、在一个强化学习问题中，如果环境的状态空间非常大，以下哪种技术可以用于有效地表示和处理状态？（）A.函数逼近B.状态聚类C.状态抽象D.以上技术都可以11、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性B.卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性C.随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度D.所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证12、考虑一个推荐系统，需要根据用户的历史行为和兴趣为其推荐相关的商品或内容。在构建推荐模型时，可以使用基于内容的推荐、协同过滤推荐或混合推荐等方法。如果用户的历史行为数据较为稀疏，以下哪种推荐方法可能更合适？（）A.基于内容的推荐，利用商品的属性和用户的偏好进行推荐B.协同过滤推荐，基于用户之间的相似性进行推荐C.混合推荐，结合多种推荐方法的优点D.以上方法都不合适，无法进行有效推荐13、在机器学习中，特征工程是非常重要的一步。假设我们要预测一个城市的空气质量，有许多相关的原始数据，如气象数据、交通流量、工厂排放等。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）A.对原始数据进行标准化或归一化处理，可以使不同特征在数值上具有可比性B.从原始数据中提取新的特征，例如计算交通流量的日变化率，有助于提高模型的性能C.特征选择是选择对目标变量有显著影响的特征，去除冗余或无关的特征D.特征工程只需要在模型训练之前进行一次，后续不需要再进行调整和优化14、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，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。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）A.K-Means聚类算法B.决策树算法C.主成分分析（PCA）D.独立成分分析（ICA）15、机器学习是一门涉及统计学、计算机科学和人工智能的交叉学科。它的目标是让计算机从数据中自动学习规律和模式，从而能够进行预测、分类、聚类等任务。以下关于机器学习的说法中，错误的是：机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习需要有标注的训练数据，无监督学习则不需要标注数据。那么，下列关于机器学习的说法错误的是（）A.决策树是一种监督学习算法，可以用于分类和回归任务B.K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个聚类C.强化学习通过与环境的交互来学习最优策略，适用于机器人控制等领域D.机器学习算法的性能只取决于算法本身，与数据的质量和数量无关16、在构建机器学习模型时，选择合适的正则化方法可以防止过拟合。假设我们正在训练一个逻辑回归模型。以下关于正则化的描述，哪一项是错误的？（）A.L1正则化会使部分模型参数变为0，从而实现特征选择B.L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使参数值变小C.正则化参数越大，对模型的约束越强，可能导致模型欠拟合D.同时使用L1和L2正则化（ElasticNet）总是比单独使用L1或L2正则化效果好17、当使用支持向量机（SVM）进行分类任务时，如果数据不是线性可分的，通常会采用以下哪种方法（）A.增加样本数量B.降低维度C.使用核函数将数据映射到高维空间D.更换分类算法18、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以19、在机器学习中，对于一个分类问题，我们需要选择合适的算法来提高预测准确性。假设数据集具有高维度、大量特征且存在非线性关系，同时样本数量相对较少。在这种情况下，以下哪种算法可能是一个较好的选择？（）A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.朴素贝叶斯20、想象一个图像分类的竞赛，要求在有限的计算资源和时间内达到最高的准确率。以下哪种优化策略可能是最关键的？（）A.数据增强，通过对原始数据进行随机变换增加数据量，但可能引入噪声B.超参数调优，找到模型的最优参数组合，但搜索空间大且耗时C.模型压缩，减少模型参数和计算量，如剪枝和量化，但可能损失一定精度D.集成学习，组合多个模型的预测结果，提高稳定性和准确率，但训练成本高二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明机器学习在摄影艺术中的图像优化。2、（本题5分）简述机器学习在电商中的客户行为分析。3、（本题5分）简述在智能客服中，机器学习的作用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用鸟类学数据保护鸟类和研究鸟类生态。2、（本题5分）运用梯度提升树预测电力市场的价格。3、（本题5分）运用回归模型预测物流运输的时间。4、（本题5分）使用决策树算法对用户