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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頁新鄉職業技術學院

《機器學習導論》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20個小題,每小題2分,共40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2、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3、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4、在一個文本分類任務中,使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理,假設特征之間相互獨立。然而,在實際的文本數據中,特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用,哪一項是正確的?()A.由于特征不獨立的假設,樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性,樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現良好C.為了提高性能,需要對文本數據進行特殊處理,使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數據集,不適用于文本分類5、在機器學習中,特征工程是非常重要的一步。假設我們要預測一個城市的空氣質量,有許多相關的原始數據,如氣象數據、交通流量、工廠排放等。以下關于特征工程的描述,哪一項是不準確的?()A.對原始數據進行標準化或歸一化處理,可以使不同特征在數值上具有可比性B.從原始數據中提取新的特征,例如計算交通流量的日變化率,有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對目標變量有顯著影響的特征,去除冗余或無關的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次,后續不需要再進行調整和優化6、想象一個語音識別的系統開發,需要將輸入的語音轉換為文字。語音數據具有連續性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構和訓練方法可能是最有效的?()A.隱馬爾可夫模型(HMM)結合高斯混合模型(GMM),傳統方法,對短語音處理較好,但對復雜語音的適應性有限B.深度神經網絡-隱馬爾可夫模型(DNN-HMM),結合了DNN的特征學習能力和HMM的時序建模能力,但訓練難度較大C.端到端的卷積神經網絡(CNN)語音識別模型,直接從語音到文字,減少中間步驟,但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構的語音識別模型,利用自注意力機制捕捉長距離依賴,性能優秀,但計算資源需求大7、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)8、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9、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10、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11、在一個監督學習問題中,我們需要評估模型在新數據上的泛化能力。如果數據集較小且存在類別不平衡的情況,以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用?()A.準確率(Accuracy)B.召回率(Recall)C.F1值D.均方誤差(MSE)12、在機器學習中,強化學習是一種通過與環境交互來學習最優策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環境中行走。以下關于強化學習的描述,哪一項是不正確的?()A.強化學習中的智能體根據環境的反饋(獎勵或懲罰)來調整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數的強化學習算法,通過估計狀態-動作值來選擇最優動作C.策略梯度算法直接優化策略函數,通過計算策略的梯度來更新策略參數D.強化學習不需要對環境進行建模,只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優策略13、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時,以下關于樸素貝葉斯的假設和特點,哪一項是不正確的?()A.假設特征之間相互獨立,簡化了概率計算B.對于連續型特征,通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數據的分布沒有要求,適用于各種類型的數據D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數據時性能較差,容易出現過擬合14、假設正在研究一個自然語言處理任務,需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現較好?()A.雙向長短時記憶網絡(BiLSTM)B.卷積神經網絡(CNN)C.圖卷積神經網絡(GCN)D.以上模型都有其特點15、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16、在進行機器學習模型訓練時,過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數據上表現很好,但在新的、未見過的數據上表現不佳。為了防止過擬合,可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經網絡,以下哪種正則化技術通常能夠有效地減少過擬合?()A.增加網絡的層數和神經元數量B.在損失函數中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數據的數量17、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18、在一個圖像分類任務中,模型在訓練集上表現良好,但在測試集上性能顯著下降。這種現象可能是由于什么原因導致的?()A.過擬合B.欠擬合C.數據不平衡D.特征選擇不當19、某公司希望通過機器學習來預測產品的需求,以便更有效地進行生產計劃和庫存管理。數據集涵蓋了歷史銷售數據、市場趨勢、季節因素和經濟指標等多方面信息。在這種復雜的多因素預測任務中,以下哪種模型可能表現出色?()A.線性回歸B.多層感知機(MLP)C.循環神經網絡(RNN)D.隨機森林20、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二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋如何在機器學習中處理時空數據。2、(本題5分)簡述如何使用交叉熵損失函數進行分類任務的優化。3、(本題5分)什么是隨機梯度下降(SGD)?與批量梯度下降(BGD)有何不同?三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用生物信息學算法數據挖掘生物信息中的潛在模式。2、(本題5分)通過生態遺傳學數據研究生物與環境的相互作用。3、(本題5分)

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