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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁內(nèi)蒙古大學

《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1分，共15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、當使用樸素貝葉斯算法進行分類時，假設(shè)特征之間相互獨立。但在實際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會對算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準確性B.降低分類準確性C.對性能沒有影響D.可能提高也可能降低準確性，取決于數(shù)據(jù)2、在一個圖像識別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進行優(yōu)化3、假設(shè)要使用機器學習算法來預測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)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4、假設(shè)正在研究一個時間序列預測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以5、在一個客戶流失預測的問題中，需要根據(jù)客戶的消費行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來提前預測哪些客戶可能會流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費頻率、消費金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹模型的特征重要性評估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進行特征變換，如對數(shù)變換、標準化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點和模型需求6、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)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(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理7、在機器學習中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預測準確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系，同時樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯8、在一個情感分析任務(wù)中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢9、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)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10、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(shù)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(shù)據(jù)量化C.遷移學習D.以上技術(shù)都可以考慮11、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(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)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(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題12、機器學習在自然語言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)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(wù)。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(guān)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(jié)構(gòu)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(xiàn)出色，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展13、在分類問題中，如果正負樣本比例嚴重失衡，以下哪種評價指標更合適？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差14、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以15、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學習模型進行訓練。在訓練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復雜度B.數(shù)據(jù)預處理不當，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習在古生物學中的化石鑒定。2、（本題5分）解釋什么是過擬合，并說明如何避免過擬合。3、（本題5分）說明機器學習在交通流量預測中的技術(shù)。4、（本題5分）機器學習中如何利用強化學習解決問題？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在機器學習模型壓縮中，剪枝和量化的方法和效果。研究如何在保持性能的前提下減少模型參數(shù)和計算量。2、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在圖像超分辨率中的應(yīng)用。分析圖像重建、細節(jié)增強、畫質(zhì)提升等方面的深度學習方法和應(yīng)用效果。3、（本題5分）論述機器學習中的模型壓縮技術(shù)。解釋模型壓縮的重要性，介紹常見的模型壓縮方法。分析模型壓縮對機器學習模型性能和部署的影響。4、（本題5分）論述在機器學習中，如何進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，包括隨機搜索、網(wǎng)格搜索和基于模型的調(diào)參方法。分析不同調(diào)參方法的效率和效果。5、（本題5分）分析機器學習在智能能源管理中的應(yīng)用。舉例說明機器學習在能源需求預測、能源分配優(yōu)化、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的應(yīng)用，