宜宾职业技术学院《机器学习理论（双语）》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《机器学习理论（双语）》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、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、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2、在使用深度学习进行图像分类时，数据增强是一种常用的技术。假设我们有一个有限的图像数据集。以下关于数据增强的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过随机旋转、翻转、裁剪图像来增加数据的多样性B.对图像进行色彩变换、添加噪声等操作也属于数据增强的方法C.数据增强可以有效地防止模型过拟合，但会增加数据标注的工作量D.过度的数据增强可能会导致模型学习到与图像内容无关的特征，影响模型性能3、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4、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5、在进行模型评估时，除了准确率、召回率等指标，还可以使用混淆矩阵来更全面地了解模型的性能。假设我们有一个二分类模型的混淆矩阵。以下关于混淆矩阵的描述，哪一项是不准确的？（）A.混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别B.真阳性（TruePositive，TP）表示实际为正例且被预测为正例的样本数量C.假阴性（FalseNegative，FN）表示实际为正例但被预测为负例的样本数量D.混淆矩阵只能用于二分类问题，不能用于多分类问题6、在一个医疗诊断项目中，我们希望利用机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集到的数据集包含患者的各种生理指标、病史等信息。在选择合适的机器学习算法时，需要考虑多个因素，如数据的规模、特征的数量、数据的平衡性等。如果数据量较大，特征维度较高，且存在一定的噪声，以下哪种算法可能是最优选择？（）A.逻辑回归算法，简单且易于解释B.决策树算法，能够处理非线性关系C.支持向量机算法，在小样本数据上表现出色D.随机森林算法，对噪声和异常值具有较好的容忍性7、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。假设一个机器人需要在复杂的环境中找到通往目标的最佳路径，并且在途中会遇到各种障碍和奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合解决这个问题？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择动作B.SARSA算法，基于当前策略进行策略评估和改进C.策略梯度算法，直接优化策略的参数D.以上算法都不适合，需要使用专门的路径规划算法8、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9、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征10、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）A.基于规则的方法B.基于模板的方法C.基于神经网络的方法，如TransformerD.以上都不是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、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13、假设正在比较不同的聚类算法，用于对一组没有标签的客户数据进行分组。如果数据分布不规则且存在不同密度的簇，以下哪种聚类算法可能更适合？（）A.K-Means算法B.层次聚类算法C.密度聚类算法（DBSCAN）D.均值漂移聚类算法14、某机器学习项目需要对大量的图像进行分类，但是计算资源有限。以下哪种技术可以在不显著降低性能的前提下减少计算量？（）A.模型压缩B.数据量化C.迁移学习D.以上技术都可以考虑15、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）16、在一个图像分类任务中，如果需要快速进行模型的训练和预测，以下哪种轻量级模型架构可能比较适合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG17、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18、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们要使用监督学习算法来预测房价，给定了大量的房屋特征（如面积、房间数量、地理位置等）以及对应的房价数据。以下关于监督学习在这个任务中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用线性回归算法，建立房屋特征与房价之间的线性关系模型B.决策树算法可以根据房屋特征的不同取值来划分决策节点，最终预测房价C.支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对房屋数据进行分类，从而预测房价D.无监督学习算法如K-Means聚类算法可以直接用于房价的预测，无需对数据进行标注19、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20、在一个强化学习场景中，智能体需要在一个复杂的环境中学习最优策略。如果环境的奖励信号稀疏，以下哪种技术可以帮助智能体更好地学习？（）A.奖励塑造B.策略梯度估计的改进C.经验回放D.以上技术都可以二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述机器学习在儿科学中的疾病诊断。2、（本题5分）什么是元学习？它的主要方法有哪些？3、（本题5分）简述机器学习在鸟类学中的物种识别。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于机器学习算法对卫星图像进行土地利用分类。2、（本题5分）使用决策树算法对员工的绩效进行评估。3、（本题5分）运用交叉验证方法选择合适的正则化参数。4、（本题5分）基于决策