學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁吉林師范大學博達學院《數據采集》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、考慮一個回歸問題，我們要預測房價。數據集包含了房屋的面積、房間數量、地理位置等特征以及對應的房價。在選擇評估指標來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準確性和誤差的性質。以下哪個評估指標不僅考慮了預測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數（R2）D.準確率（Accuracy）2、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數據集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調整多個超參數，找到最優的超參數組合D.交叉驗證只適用于小數據集，對于大數據集計算成本過高，不適用3、假設要預測一個時間序列數據中的突然變化點，以下哪種方法可能是最合適的？（）A.滑動窗口分析，通過比較相鄰窗口的數據差異來檢測變化，但窗口大小選擇困難B.基于統計的假設檢驗，如t檢驗或方差分析，但對數據分布有要求C.變點檢測算法，如CUSUM或Pettitt檢驗，專門用于檢測變化點，但可能對噪聲敏感D.深度學習中的異常檢測模型，能夠自動學習變化模式，但需要大量數據訓練4、假設正在開發一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數都可能使用5、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題6、某機器學習項目旨在識別手寫數字圖像。數據集包含了各種不同風格和質量的手寫數字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數據增強技術可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉C.隨機添加噪聲D.以上技術都可以7、在一個分類問題中，如果數據集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹8、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數據進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區分貓和狗。如果采用傳統的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業知識和經驗。而使用深度學習中的卷積神經網絡（CNN），能夠自動從數據中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內容無關，主要取決于網絡結構D.CNN提取的特征是固定的，無法根據不同的圖像數據集進行調整9、假設我們正在訓練一個神經網絡模型，發現模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數據量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能10、在一個語音合成任務中，需要將輸入的文本轉換為自然流暢的語音。以下哪種技術或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經網絡（DNN）C.循環神經網絡（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是11、在一個回歸問題中，如果數據存在非線性關系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸12、假設正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標簽的客戶數據進行分組。如果數據分布不規則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法13、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內達到最高的準確率。以下哪種優化策略可能是最關鍵的？（）A.數據增強，通過對原始數據進行隨機變換增加數據量，但可能引入噪聲B.超參數調優，找到模型的最優參數組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結果，提高穩定性和準確率，但訓練成本高14、假設正在開發一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優化。以下哪種優化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法15、無監督學習算法主要包括聚類和降維等方法。以下關于無監督學習算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數據分成不同的組，而降維算法則將高維數據映射到低維空間。那么，下列關于無監督學習算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預先指定聚類的個數K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結構的聚類結果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數據的主要特征D.無監督學習算法不需要任何先驗知識，完全由數據本身驅動二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在音頻處理中，機器學習的應用。2、（本題5分）簡述在智能交通擁堵預測中，機器學習的方法。3、（本題5分）談談如何使用機器學習進行水文數據分析。4、（本題5分）談談正則化在機器學習模型中的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在工業機器人視覺檢測中的應用，分析其對工業產品質量控制的作用。2、（本題5分）分析機器學習在氣象預測中的應用，如天氣預報、災害預警等，討論其準確性和可靠性。3、（本題5分）論述機器學習在醫療影像分割中的應用及挑戰。醫療影像分割是一項重要的任務，機器學習可以提供有效的方法。分析其在醫療影像分割中的應用和面臨的挑戰。4、（本題5分）分析神經網絡算法的結構組成、訓練過程及常見的激活函數，探討其在圖像識別和語音處理中的應用。5、（本題5分）論述多模態機器學習的挑戰和機遇，包括圖像、文本、