江苏农牧科技职业学院《机器学习双语》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《机器学习双语》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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2、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3、假设正在开发一个用于推荐系统的深度学习模型，需要考虑用户的短期兴趣和长期兴趣。以下哪种模型结构可以同时捕捉这两种兴趣？（）A.注意力机制与循环神经网络的结合B.多层感知机与卷积神经网络的组合C.生成对抗网络与自编码器的融合D.以上模型都有可能4、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大5、在一个分类问题中，如果数据集中存在噪声和错误标签，以下哪种模型可能对这类噪声具有一定的鲁棒性？（）A.集成学习模型B.深度学习模型C.支持向量机D.决策树6、假设在一个医疗诊断的场景中，需要通过机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集了大量患者的生理指标、病史和生活习惯等数据。在选择算法时，需要考虑模型的准确性、可解释性以及对新数据的泛化能力。以下哪种算法可能是最适合的？（）A.决策树算法，因为它能够清晰地展示决策过程，具有较好的可解释性，但可能在复杂数据上的准确性有限B.支持向量机算法，对高维数据有较好的处理能力，准确性较高，但模型解释相对困难C.随机森林算法，由多个决策树组成，准确性较高且具有一定的抗噪能力，但可解释性一般D.深度学习中的卷积神经网络算法，能够自动提取特征，准确性可能很高，但模型非常复杂，难以解释7、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于分类的方法8、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9、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10、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11、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合12、在进行自动特征工程时，以下关于自动特征工程方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于深度学习的自动特征学习可以从原始数据中自动提取有意义的特征B.遗传算法可以用于搜索最优的特征组合C.自动特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干预D.自动特征工程需要大量的计算资源和时间，但可以提高特征工程的效率13、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14、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15、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16、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17、机器学习在自然语言处理领域有广泛的应用。以下关于机器学习在自然语言处理中的说法中，错误的是：机器学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。常见的自然语言处理算法有词袋模型、TF-IDF、深度学习模型等。那么，下列关于机器学习在自然语言处理中的说法错误的是（）A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略了词的顺序和语法结构B.TF-IDF可以衡量一个词在文档中的重要性C.深度学习模型在自然语言处理中表现出色，但需要大量的训练数据和计算资源D.机器学习在自然语言处理中的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和发展18、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19、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20、某机器学习模型在训练时出现了过拟合现象，除了正则化，以下哪种方法也可以尝试用于缓解过拟合？（）A.增加训练数据B.减少特征数量C.早停法D.以上方法都可以21、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22、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险。以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）A.准确率（Accuracy），衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall），关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC），能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数据较稳健23、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）A.多尺度训练B.数据增强C.模型融合D.以上技术都可以24、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25、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.强化学习模型二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述机器学习在物理学中的应用。2、（本题5分）解释如何将二分类模型扩展到多分类问题。3、（本题5分）解释随机森林算法的主要思想。4、（本题5分）机器学习在兽医领域的应用场景有哪些？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析对抗样本对图像分类模型的影响，提出增强模型鲁棒性的方法。2、（本题5分）使用CNN对指纹的细节特征进行提取。3、（本题5分）利用KNN算法对植物的生长状况进行分类。4、（本题5分）使用CNN对CIFAR-10数据集进行图像分类。5、（本题5分）借助化学材