裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁山東工業職業學院《機器學習（雙語）》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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2、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3、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4、在一個醫療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數據集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數據的規模、特征的數量、數據的平衡性等。如果數據量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數據上表現出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性5、在處理不平衡數據集時，以下關于解決數據不平衡問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數類樣本的數量來平衡數據集B.欠采樣方法通過減少多數類樣本的數量來平衡數據集C.合成少數類過采樣技術（SMOTE）通過合成新的少數類樣本來平衡數據集D.數據不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理6、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是7、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8、在一個異常檢測任務中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行9、假設要開發一個自然語言處理的系統，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性。考慮到文本的多樣性和語義的復雜性。以下哪種技術和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環神經網絡（RNN），能夠處理序列數據，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時記憶網絡（LSTM），改進了RNN的長期依賴問題，對長文本處理能力較強，但模型較復雜D.基于Transformer架構的預訓練語言模型，如BERT或GPT，具有強大的語言理解能力，但需要大量的計算資源和數據進行微調10、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經網絡，如只有一到兩個隱藏層的神經網絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經網絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規模圖像數據集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調應用到當前任務，節省訓練時間和計算資源11、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調整學習率B.調整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數12、在一個工業生產的質量控制場景中，需要通過機器學習來實時監測產品的質量參數，及時發現異常。數據具有高維度、動態變化和噪聲等特點。以下哪種監測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數據點，但對于高維數據效果可能不穩定C.運用自組織映射（SOM）網絡，能夠對數據進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數據的模式，對異常數據有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高13、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數據時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環神經網絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數據效果較好14、在強化學習中，智能體通過與環境交互來學習最優策略。如果智能體在某個狀態下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據策略網絡的輸出選擇行動D.調整策略以避免采取該行動15、假設要對一個時間序列數據進行預測，例如股票價格的走勢。數據具有明顯的趨勢和季節性特征。以下哪種時間序列預測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數據特點16、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17、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18、在構建一個用于圖像識別的卷積神經網絡（CNN）時，需要考慮許多因素。假設我們正在設計一個用于識別手寫數字的CNN模型。以下關于CNN設計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數量可以提取更復雜的圖像特征，提高識別準確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數量，降低計算復雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力19、假設要為一個智能推薦系統選擇算法，根據用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關系為其推薦相關的產品或內容。以下哪種算法或技術可能是最適合的？（）A.基于協同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關性進行推薦，但存在冷啟動和數據稀疏問題B.基于內容的推薦算法，根據物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結合協同過濾和內容推薦的優點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢20、在使用深度學習進行圖像分類時，數據增強是一種常用的技術。假設我們有一個有限的圖像數據集。以下關于數據增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉、翻轉、裁剪圖像來增加數據的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數據增強的方法C.數據增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數據標注的工作量D.過度的數據增強可能會導致模型學習到與圖像內容無關的特征，影響模型性能二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋如何在自然語言生成中應用機器學習。2、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行情感識別。3、（本題5分）簡述機器學習在古生物學中的化石鑒定。4、（本題5分）簡述機器學習在生態學中的物種保護。5、（本題5分）解釋機器學習中長短時記憶網絡（LSTM）的工作原理。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）依據心血管疾病相關數據預測疾病風險和制定治療方案。3、（本題5分）通過麻醉學數據控制麻醉風險和優化麻醉方案。4、（本題5分）利用醫療器械研發數據改進醫療器械的性能和功能。5、（本題5分）在邊緣設備上部署一個圖像分類模