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頁西昌學院

《機器學習的多領域應用-人工智能基礎》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在一個圖像識別任務中，數據存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數類樣本，增加其數量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數類樣本，減少其數量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調整進行優化2、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數據進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉C.色彩空間轉換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉3、想象一個語音合成的任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術可能是核心的？（）A.基于規則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數式語音合成，通過模型生成聲學參數再轉換為語音，但音質可能受限D.端到端的神經語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓練難度大4、在一個強化學習問題中，智能體需要在環境中通過不斷嘗試和學習來優化其策略。如果環境具有高維度和連續的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法5、某研究團隊正在開發一個語音識別系統，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數（MFCC）B.線性預測編碼（LPC）C.感知線性預測（PLP）D.以上特征都常用6、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務？（）A.將多標簽問題轉化為多個二分類問題，分別進行預測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學習解決7、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經網絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經網絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數據的質量和數量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰，如小樣本學習、對抗攻擊等8、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）9、某機器學習模型在訓練時出現了過擬合現象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數據B.減少特征數量C.早停法D.以上方法都可以10、在一個情感分析任務中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結構可能是最有幫助的？（）A.卷積神經網絡（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環神經網絡（RNN），擅長處理序列數據，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優勢11、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12、在機器學習中，監督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數量、地理位置等）以及對應的房價數據。以下關于監督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據房屋特征的不同取值來劃分決策節點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優的超平面來對房屋數據進行分類，從而預測房價D.無監督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數據進行標注13、在機器學習中，監督學習是一種常見的學習方式。假設我們有一個數據集，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。如果我們想要使用監督學習算法來預測新房屋的價格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨立成分分析（ICA）14、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15、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升16、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數據增強C.模型融合D.以上技術都可以17、在一個深度學習模型的訓練過程中，出現了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數B.增加網絡層數C.減小學習率D.以上方法都可能有效18、假設要對大量的文本數據進行主題建模，以發現潛在的主題和模式。以下哪種技術可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發現文本中的潛在主題，但對短文本效果可能不好B.非負矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結構，但計算復雜度較高19、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20、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數值特征C.降維D.以上都不是21、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統計的方法通過計算數據的均值、方差等統計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況22、在進行模型融合時，以下關于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優點，提高整體的預測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何23、假設正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測24、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以25、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數據量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行藥物研發。2、（本題5分）機器學習在地球科學中的應用有哪些？3、（本題5分）說明機器學習在美容美發行業中的形象設計。4、（本題5分）機器學習在人類學中的研究方法是什么？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用梯度提升樹預測商品的退貨率。2、（本題5分）借助基因組學數據定位基因和研究基因變異。3、（本題5分）依據寵物訓練數據制定有效的