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頁長治學院

《機器學習案例分析1》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、某研究需要對音頻信號進行分類，例如區(qū)分不同的音樂風格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)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2、在自然語言處理任務中，如文本分類，詞向量表示是基礎。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設我們有一個大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時考慮到計算效率和效果。以下關于這兩種詞向量模型的比較，哪一項是不準確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息，能夠捕捉更全局的語義關系C.Word2Vec訓練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務3、在一個強化學習的應用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復雜。以下哪種策略可能有助于提高學習效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過估計狀態(tài)值來選擇動作，但可能存在過高估計問題B.策略梯度方法，直接優(yōu)化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點，但模型復雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進行調(diào)整4、在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大5、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型6、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。假設數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關系，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7、假設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8、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術在語音合成中起到關鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術都很重要9、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時，如果學習率設置過大，可能會導致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生10、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(xù)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(shù)據(jù)的分布沒有要求，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)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合11、在機器學習中，模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。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?？梢酝ㄟ^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(shù)占總樣本數(shù)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12、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關，主要取決于網(wǎng)絡結(jié)構D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調(diào)整13、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14、假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(zhì)量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結(jié)構，但計算復雜度較高15、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征16、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預測結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財務報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標17、在構建一個機器學習模型時，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項B.減少訓練輪數(shù)C.增加模型的復雜度D.以上方法都不行18、在進行自動特征工程時，以下關于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的自動特征學習可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率19、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(jié)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(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用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展20、假設正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學習模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵損失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是多任務學習？它與單任務學習的區(qū)別是什么？2、（本題5分）簡述機器學習在新聞傳播中的信息篩選。3、（本題5分）談談如何評估一個機器學習模型的泛化能力。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用強化學習算法訓練智能體在迷宮環(huán)境中找到出口。2、（本題5分）借助歷史學文獻數(shù)據(jù)挖掘歷史事件的關聯(lián)。3、（本題5分）利用信號轉(zhuǎn)導通路數(shù)據(jù)研究細胞內(nèi)的信號傳遞機制。4、（本題5分）通過進化生物學數(shù)據(jù)研究物種的進