长春人文学院《机器学习及医学图像分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《机器学习及医学图像分析》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、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2、假设我们有一个时间序列数据，想要预测未来的值。以下哪种机器学习算法可能不太适合（）A.线性回归B.长短期记忆网络（LSTM）C.随机森林D.自回归移动平均模型（ARMA）3、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4、假设正在研究一个文本生成任务，例如生成新闻文章。以下哪种深度学习模型架构在自然语言生成中表现出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短时记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成5、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6、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7、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8、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大9、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10、假设要为一个智能推荐系统选择算法，根据用户的历史行为、兴趣偏好和社交关系为其推荐相关的产品或内容。以下哪种算法或技术可能是最适合的？（）A.基于协同过滤的推荐算法，利用用户之间的相似性或物品之间的相关性进行推荐，但存在冷启动和数据稀疏问题B.基于内容的推荐算法，根据物品的特征和用户的偏好匹配推荐，但对新物品的推荐能力有限C.混合推荐算法，结合协同过滤和内容推荐的优点，并通过特征工程和模型融合提高推荐效果，但实现复杂D.基于强化学习的推荐算法，通过与用户的交互不断优化推荐策略，但训练难度大且收敛慢11、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12、假设要使用机器学习算法来预测房价。数据集包含了房屋的面积、位置、房间数量等特征。如果特征之间存在非线性关系，以下哪种模型可能更适合？（）A.线性回归模型B.决策树回归模型C.支持向量回归模型D.以上模型都可能适用13、在一个多标签分类问题中，每个样本可能同时属于多个类别。例如，一篇文章可能同时涉及科技、娱乐和体育等多个主题。以下哪种方法可以有效地处理多标签分类任务？（）A.将多标签问题转化为多个二分类问题，分别进行预测B.使用一个单一的分类器，输出多个概率值表示属于各个类别的可能性C.对每个标签分别训练一个独立的分类器D.以上方法都不可行，多标签分类问题无法通过机器学习解决14、在进行机器学习模型部署时，需要考虑模型的计算效率和资源占用。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型，但实际应用场景中的计算资源有限。以下哪种方法可以在一定程度上减少模型的计算量和参数数量？（）A.增加模型的层数和神经元数量B.对模型进行量化，如使用低精度数值表示参数C.使用更复杂的激活函数，提高模型的表达能力D.不进行任何处理，直接部署模型15、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述在机器学习中，如何进行数据增强。2、（本题5分）解释机器学习在兽医学中的疾病诊断。3、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行卫星图像分析。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述机器学习在电信网络流量预测中的应用，分析其对网络资源分配的优化。2、（本题5分）论述机器学习在金融领域的应用，如风险评估、信用评分、市场预测等，讨论其优势和潜在风险。3、（本题5分）论述朴素贝叶斯算法的假设前提、分类过程及在文本分类等领域的应用，讨论其优缺点及改进方向。4、（本题5分）论述机器学习在医疗影像分析中的应用。讨论疾病诊断、病灶检测、图像分割等方面的机器学习方