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頁廣東江門幼兒師范高等專科學校

《機器學習與模式識別I（雙語）》2023-2024學年第二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、在一個回歸問題中，如果數據存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以2、在機器學習中，模型評估是非常重要的環節。以下關于模型評估的說法中，錯誤的是：常用的模型評估指標有準確率、精確率、召回率、F1值等。可以通過交叉驗證等方法來評估模型的性能。那么，下列關于模型評估的說法錯誤的是（）A.準確率是指模型正確預測的樣本數占總樣本數的比例B.精確率是指模型預測為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預測為正類的比例D.模型的評估指標越高越好，不需要考慮具體的應用場景3、假設正在開發一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數。以下哪種方法可以用于自動搜索和優化超參數？（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的超參數優化D.以上方法都可以4、假設正在研究一個文本生成任務，例如生成新聞文章。以下哪種深度學習模型架構在自然語言生成中表現出色？（）A.循環神經網絡（RNN）B.長短時記憶網絡（LSTM）C.門控循環單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成5、在進行數據預處理時，異常值的處理是一個重要環節。假設我們有一個包含員工工資數據的數據集。以下關于異常值處理的方法，哪一項是不正確的？（）A.可以通過可視化數據分布，直觀地發現異常值B.基于統計學方法，如三倍標準差原則，可以識別出可能的異常值C.直接刪除所有的異常值，以保證數據的純凈性D.對異常值進行修正或替換，使其更符合數據的整體分布6、在一個信用評估模型中，我們需要根據用戶的個人信息、財務狀況等數據來判斷其信用風險。數據集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數類樣本進行過采樣，增加其數量B.對多數類樣本進行欠采樣，減少其數量C.為不同類別的樣本設置不同的權重，在損失函數中加以考慮D.直接使用原始數據集進行訓練，忽略類別不平衡7、在監督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關于監督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優的超平面來分類數據。那么，下列關于監督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數據集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數據集上表現出色，但對于大規模數據集計算成本較高D.監督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數據的特征選擇無關8、在一個信用評估的問題中，需要根據個人的信用記錄、收入、債務等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數據集中可能不準確B.召回率（Recall），關注正例的識別能力，但可能導致誤判增加C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數據較穩健9、某研究需要對大量的文本數據進行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機器學習方法在處理此類自然語言處理任務時經常被采用？（）A.基于規則的方法B.機器學習分類算法C.深度學習情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數據和任務特點10、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）11、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12、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以13、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14、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15、在深度學習中，卷積神經網絡（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領域。假設我們正在設計一個CNN模型，對于圖像分類任務，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經元數量D.以上因素影響都不大16、機器學習在自然語言處理領域有廣泛的應用。以下關于機器學習在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學習模型等。那么，下列關于機器學習在自然語言處理中的說法錯誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語法結構B.TF-IDF可以衡量一個詞在文檔中的重要性C.深度學習模型在自然語言處理中表現出色，但需要大量的訓練數據和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和發展17、假設正在開發一個智能推薦系統，用于向用戶推薦個性化的商品。系統需要根據用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期18、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用19、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20、想象一個無人駕駛汽車的環境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區分不同類別，還區分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據具體場景和需求進行選擇和優化二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述在智能金融欺詐檢測中，深度學習的應用。2、（本題5分）談談如何使用機器學習進行太陽活動預測。3、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行海嘯預警。4、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行文本分類。5、（本題5分）談談局部線性嵌入（LLE）在降維中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過SVM算法對圖像中的植物病害進行檢測。2、（本題5分）利用呼吸系統疾病數據診斷和治療肺部疾病。3、（本題5分）借助XGBoost算法對電商用戶的購買行為進行預測，制定營銷策略。4、（本題5分）運用回歸模型預測水力發電的發電量。5、（本題5分）通過語言學數據構建語言模型和研究語言規律。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討機器學習在教育領域