學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)首都醫(yī)科大學(xué)《積分變換》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于疾病預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要考慮模型的魯棒性和穩(wěn)定性。以下哪種方法可以用于評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集和條件下的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留一法C.自助法D.以上方法都可以2、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型3、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。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、在進(jìn)行模型壓縮時(shí)，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識(shí)蒸餾是將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會(huì)導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用5、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來提前預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)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(dòng)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(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)和模型需求6、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問題中，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)簽問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題，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)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決7、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)8、考慮在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)不同的物體進(jìn)行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可能是有效的（）A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理D.減小圖像的分辨率9、在一個(gè)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(gè)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、在一個(gè)異常檢測(cè)問題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決11、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測(cè)用戶的興趣和需求。在這個(gè)過程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購(gòu)買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計(jì)用戶購(gòu)買每種商品的頻率B.對(duì)用戶購(gòu)買的商品進(jìn)行分類，并計(jì)算各類別的比例C.直接將用戶購(gòu)買的商品名稱作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶購(gòu)買商品的時(shí)間間隔和購(gòu)買周期12、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個(gè)模型的性能如何13、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量14、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型，需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法15、考慮一個(gè)圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長(zhǎng)C.邊緣檢測(cè)D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在發(fā)育遺傳學(xué)中的基因作用研究。2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在合成生物學(xué)中的設(shè)計(jì)優(yōu)化。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在代謝組學(xué)中的應(yīng)用方向是什么？4、（本題5分）解釋深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在城市規(guī)劃中的土地利用分類中的應(yīng)用，分析其對(duì)城市規(guī)劃決策的支持。2、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制的原理和應(yīng)用，討論其在自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺中的作用。3、（本題5分）論述深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。分析深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，如在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)，以及傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。討論兩者在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。4、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在教育評(píng)估中的應(yīng)用，如學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)、學(xué)習(xí)行為分析等，討論其對(duì)教育教學(xué)的改進(jìn)。5、（本題5分）詳細(xì)闡述在圖像檢索任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在特征提取和相似性度量方面的應(yīng)用。分