裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)海南工商職業(yè)學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、某研究需要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，同時(shí)希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器2、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時(shí)，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過(guò)大，可能會(huì)導(dǎo)致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無(wú)法收斂D.以上情況都不會(huì)發(fā)生3、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，以下哪種輕量級(jí)模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG4、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以5、想象一個(gè)文本分類的任務(wù)，需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡(jiǎn)單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但計(jì)算成本高6、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹(shù)模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好7、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)B.動(dòng)量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇8、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問(wèn)題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂(lè)和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決9、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨(dú)立成分分析（ICA）10、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類，同時(shí)考慮文本的上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能11、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦12、假設(shè)要對(duì)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如股票價(jià)格的走勢(shì)。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)性特征。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可能較為合適？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點(diǎn)13、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡(jiǎn)化了概率計(jì)算B.對(duì)于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合14、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行實(shí)例分割，除了常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以15、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一項(xiàng)重要的任務(wù)，旨在從眾多的原始特征中選擇出對(duì)模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關(guān)性分析，選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征B.隨機(jī)選擇一部分特征，進(jìn)行試驗(yàn)和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，手動(dòng)選擇特征16、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸17、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰）來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過(guò)計(jì)算策略的梯度來(lái)更新策略參數(shù)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，只需要不斷嘗試不同的動(dòng)作就能找到最優(yōu)策略18、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí)，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)19、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí)，以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動(dòng)特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，但可以提高特征工程的效率20、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像超分辨率重建。2、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)中在線學(xué)習(xí)的特點(diǎn)和應(yīng)用。3、（本題5分）什么是自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的對(duì)比學(xué)習(xí)？舉例說(shuō)明其應(yīng)用。4、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)中的損傷評(píng)估。5、（本題5分）談?wù)勗趫D像識(shí)別中，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有哪些？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用攝影藝術(shù)數(shù)據(jù)提升照片質(zhì)量和藝術(shù)效果。2、（本題5分）應(yīng)用t-SNE算法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維可視化，觀察數(shù)據(jù)分布。3、（本題5分）使用CNN對(duì)手寫(xiě)字母進(jìn)行識(shí)別。4、（本題5分）使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類。5、（本題5分）使用樸素貝葉斯算法對(duì)垃圾短信進(jìn)行分類。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中