江西工程职业学院《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一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）A.学习率过高B.模型过于复杂C.数据预处理不当D.以上原因都有可能2、在机器学习中，偏差-方差权衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的复杂度与性能的关系B.训练误差与测试误差的关系C.过拟合与欠拟合的关系D.以上都是3、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4、假设正在进行一个图像生成任务，例如生成逼真的人脸图像。以下哪种生成模型在图像生成领域取得了显著成果？（）A.变分自编码器（VAE）B.生成对抗网络（GAN）C.自回归模型D.以上模型都常用于图像生成5、在一个信用评估模型中，我们需要根据用户的个人信息、财务状况等数据来判断其信用风险。数据集存在类别不平衡的问题，即信用良好的用户数量远远多于信用不良的用户。为了解决这个问题，以下哪种方法是不合适的？（）A.对少数类样本进行过采样，增加其数量B.对多数类样本进行欠采样，减少其数量C.为不同类别的样本设置不同的权重，在损失函数中加以考虑D.直接使用原始数据集进行训练，忽略类别不平衡6、想象一个市场营销的项目，需要根据客户的购买历史、浏览行为和人口统计信息来预测其未来的购买倾向。同时，要能够解释模型的决策依据以指导营销策略的制定。以下哪种模型和策略可能是最适用的？（）A.建立逻辑回归模型，通过系数分析解释变量的影响，但对于复杂的非线性关系可能不敏感B.运用决策树集成算法，如梯度提升树（GradientBoostingTree），准确性较高，且可以通过特征重要性评估解释模型，但局部解释性相对较弱C.采用深度学习中的多层卷积神经网络，预测能力强，但几乎无法提供直观的解释D.构建基于规则的分类器，明确的规则易于理解，但可能无法处理复杂的数据模式和不确定性7、假设正在进行一个异常检测任务，数据具有高维度和复杂的分布。以下哪种技术可以用于将高维数据映射到低维空间以便更好地检测异常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技术都可以8、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9、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10、在一个分类问题中，如果数据集中存在多个类别，且类别之间存在层次结构，以下哪种方法可以考虑这种层次结构？（）A.多分类逻辑回归B.决策树C.层次分类算法D.支持向量机11、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）通常应用于（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.以上都可以12、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13、在进行深度学习中的图像生成任务时，生成对抗网络（GAN）是一种常用的模型。假设我们要生成逼真的人脸图像。以下关于GAN的描述，哪一项是不准确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，它们通过相互对抗来提高生成图像的质量B.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器C.判别器的任务是区分输入的图像是真实的还是由生成器生成的D.GAN的训练过程稳定，不容易出现模式崩溃等问题14、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15、在进行深度学习模型的训练时，优化算法对模型的收敛速度和性能有重要影响。假设我们正在训练一个多层感知机（MLP）模型。以下关于优化算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.随机梯度下降（SGD）算法是一种常用的优化算法，通过不断调整模型参数来最小化损失函数B.动量（Momentum）方法可以加速SGD的收敛，减少震荡C.Adagrad算法根据每个参数的历史梯度自适应地调整学习率，对稀疏特征效果较好D.所有的优化算法在任何情况下都能使模型快速收敛到最优解，不需要根据模型和数据特点进行选择二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述机器学习在药学中的药物研发。2、（本题5分）解释如何使用机器学习进行地震预测。3、（本题5分）简述聚类算法中K-Means的基本流程。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述机器学习中的对抗训练。解释对抗训练的原理，介绍其在提高机器学习模型鲁棒性中的应用。分析对抗训练的优缺点及面临的挑战。2、（本题5分）分析机器学习在自然语言处理中的应用。举例说明机器学习算法在文本分类、机器翻译、情感分析等任务中的应用，并探讨自然语言处理中机器学习面临的问题及解决方案。3、（本题5分）分析深度学习中的生成对抗网络在图像修复中的应用，讨论其对图像质量提升的效果。4、（本题5分）详细阐述强化学习的基本概念和框架，包括智能体、环境、奖励等要素。分析不同的强化学习算法（如Q-learning、策略梯度算法）的特点和适用场景。5、（本题5分）论述机器学习在建