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文檔簡介
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頁哈爾濱師范大學《機器學習與深度學習》
2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30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、在進行深度學習中的圖像生成任務時,生成對抗網絡(GAN)是一種常用的模型。假設我們要生成逼真的人臉圖像。以下關于GAN的描述,哪一項是不準確的?()A.GAN由生成器和判別器組成,它們通過相互對抗來提高生成圖像的質量B.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像,以欺騙判別器C.判別器的任務是區分輸入的圖像是真實的還是由生成器生成的D.GAN的訓練過程穩定,不容易出現模式崩潰等問題2、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3、過擬合是機器學習中常見的問題之一。以下關于過擬合的說法中,錯誤的是:過擬合是指模型在訓練數據上表現很好,但在測試數據上表現不佳。過擬合的原因可能是模型過于復雜或者訓練數據不足。那么,下列關于過擬合的說法錯誤的是()A.增加訓練數據可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學習中出現,傳統的機器學習算法不會出現過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合4、在強化學習中,智能體通過與環境進行交互來學習最優策略。假設一個機器人需要在復雜的環境中找到通往目標的最佳路徑,并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下,以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題?()A.Q-learning算法,通過估計狀態-動作值函數來選擇動作B.SARSA算法,基于當前策略進行策略評估和改進C.策略梯度算法,直接優化策略的參數D.以上算法都不適合,需要使用專門的路徑規劃算法5、在一個無監督學習問題中,需要發現數據中的潛在結構。如果數據具有層次結構,以下哪種方法可能比較適合?()A.自組織映射(SOM)B.生成對抗網絡(GAN)C.層次聚類D.以上方法都可以6、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7、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數據特征可能對預測結果幫助較小()A.公司的財務報表數據B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標8、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中,錯誤的是:集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么,下列關于集成學習的說法錯誤的是()A.bagging方法通過隨機采樣訓練數據來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好9、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10、在進行特征選擇時,有多種方法可以評估特征的重要性。假設我們有一個包含多個特征的數據集。以下關于特征重要性評估方法的描述,哪一項是不準確的?()A.信息增益通過計算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗可以檢驗特征與目標變量之間的獨立性,從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結果都是完全準確和可靠的,不需要進一步驗證11、某機器學習模型在訓練過程中,損失函數的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因?()A.學習率過高B.模型過于復雜C.數據預處理不當D.以上原因都有可能12、在處理文本分類任務時,除了傳統的機器學習算法,深度學習模型也表現出色。假設我們要對新聞文章進行分類。以下關于文本分類模型的描述,哪一項是不正確的?()A.循環神經網絡(RNN)及其變體如長短期記憶網絡(LSTM)和門控循環單元(GRU)能夠處理文本的序列信息B.卷積神經網絡(CNN)也可以應用于文本分類,通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構在處理長文本時性能優于RNN和CNN,但其計算復雜度較高D.深度學習模型在文本分類任務中總是比傳統機器學習算法(如樸素貝葉斯、支持向量機)效果好13、假設正在進行一項關于客戶購買行為預測的研究。我們擁有大量的客戶數據,包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數據中提取有價值的特征,以下哪種方法通常被廣泛應用?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.因子分析D.獨立成分分析(ICA)14、在評估機器學習模型的性能時,通常會使用多種指標。假設我們有一個二分類模型,用于預測患者是否患有某種疾病。以下關于模型評估指標的描述,哪一項是不正確的?()A.準確率是正確分類的樣本數占總樣本數的比例,但在類別不平衡的情況下可能不準確B.召回率是被正確預測為正例的樣本數占實際正例樣本數的比例C.F1分數是準確率和召回率的調和平均值,綜合考慮了模型的準確性和全面性D.均方誤差(MSE)常用于二分類問題的模型評估,值越小表示模型性能越好15、假設要使用機器學習算法來預測房價。數據集包含了房屋的面積、位置、房間數量等特征。如果特征之間存在非線性關系,以下哪種模型可能更適合?()A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述在智能建筑中,機器學習的應用。2、(本題5分)什么是特征選擇?常見的特征選擇方法有哪些?3、(本題5分)解釋如何使用機器學習進行圖像風格遷移。三、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析機器學習在醫療影像診斷中的應用,如X光、CT、MRI等圖像分析,討論其對醫療診斷準確性的提高。2、(本題5分)結合實際應用,論述機器學習在智能安防領域的作用。分析視頻監控、入侵檢測、人臉識別等方面的機器學習技術和應用前景。3、(本題5分)論述機器學習在保險領域的應用,如風險評估、理賠預測等,分析其對保險行業的價值。4、(本題5分)論述在機器學習中,如何利用集成學習方法提高模型的魯棒性。探討不同集成方式對模型抗噪聲和異常值的能力。5、(本題5分)闡述機器學習中
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