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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页泸州医疗器械职业学院
《机器学习与深度学习实验》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、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、假设我们要使用机器学习算法来预测股票价格的走势。以下哪种数据特征可能对预测结果帮助较小()A.公司的财务报表数据B.社交媒体上关于该股票的讨论热度C.股票代码D.宏观经济指标3、某机器学习项目需要对文本进行主题建模,以发现文本中的潜在主题。以下哪种方法常用于文本主题建模?()A.潜在狄利克雷分配(LDA)B.非负矩阵分解(NMF)C.概率潜在语义分析(PLSA)D.以上方法都常用4、假设正在研究一个时间序列预测问题,数据具有季节性和趋势性。以下哪种模型可以同时处理这两种特性?()A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以5、在机器学习中,强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设一个机器人要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走。以下关于强化学习的描述,哪一项是不正确的?()A.强化学习中的智能体根据环境的反馈(奖励或惩罚)来调整自己的行为策略B.Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,通过估计状态-动作值来选择最优动作C.策略梯度算法直接优化策略函数,通过计算策略的梯度来更新策略参数D.强化学习不需要对环境进行建模,只需要不断尝试不同的动作就能找到最优策略6、在一个工业生产的质量控制场景中,需要通过机器学习来实时监测产品的质量参数,及时发现异常。数据具有高维度、动态变化和噪声等特点。以下哪种监测和分析方法可能是最合适的?()A.基于主成分分析(PCA)的降维方法,找出主要的影响因素,但对异常的敏感度可能较低B.采用孤立森林算法,专门用于检测异常数据点,但对于高维数据效果可能不稳定C.运用自组织映射(SOM)网络,能够对数据进行聚类和可视化,但实时性可能不足D.利用基于深度学习的自动编码器(Autoencoder),学习正常数据的模式,对异常数据有较好的检测能力,但训练和计算成本较高7、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8、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9、某机器学习项目需要对视频数据进行分析和理解。以下哪种方法可以将视频数据转换为适合机器学习模型处理的形式?()A.提取关键帧B.视频编码C.光流计算D.以上方法都可以10、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11、当处理不平衡数据集(即某个类别在数据中占比极小)时,以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力()A.对多数类别进行欠采样B.对少数类别进行过采样C.调整分类阈值D.以上方法都可以12、在一个异常检测问题中,例如检测网络中的异常流量,数据通常呈现出正常样本远远多于异常样本的情况。如果使用传统的监督学习算法,可能会因为数据不平衡而导致模型对异常样本的检测能力不足。以下哪种方法更适合解决这类异常检测问题?()A.构建一个二分类模型,将数据分为正常和异常两类B.使用无监督学习算法,如基于密度的聚类算法,识别异常点C.对数据进行平衡处理,如复制异常样本,使正常和异常样本数量相等D.以上方法都不适合,异常检测问题无法通过机器学习解决13、考虑在一个图像识别任务中,需要对不同的物体进行分类,例如猫、狗、汽车等。为了提高模型的准确性和泛化能力,以下哪种数据增强技术可能是有效的()A.随机旋转图像B.增加图像的亮度C.对图像进行模糊处理D.减小图像的分辨率14、某研究需要对音频信号进行分类,例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用?()A.频谱特征B.时域特征C.时频特征D.以上特征都常用15、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16、对于一个高维度的数据,在进行特征选择时,以下哪种方法可以有效地降低维度()A.递归特征消除(RFE)B.皮尔逊相关系数C.方差分析(ANOVA)D.以上方法都可以17、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18、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19、假设正在开发一个用于图像分割的机器学习模型。以下哪种损失函数通常用于评估图像分割的效果?()A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Dice损失D.以上损失函数都可能使用20、假设正在开发一个智能推荐系统,用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中,特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征,以下哪种方法不太合适?()A.统计用户购买每种商品的频率B.对用户购买的商品进行分类,并计算各类别的比例C.直接将用户购买的商品名称作为特征输入模型D.计算用户购买商品的时间间隔和购买周期二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)什么是模型融合?常见的模型融合方法有哪些?2、(本题5分)简述机器学习在旅游规划中的路线推荐。3、(本题5分)说明机器学习在口腔医学中的诊断辅助。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用GAN生成新的服装设计。2、(本题5分)利用K近邻(KNN)算法对葡萄酒的种类进行分类。3、(本题5分)基于RNN对文本的自动摘要进行生成。4、(本题5分)通过酒店管理
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