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2頁西安海棠職業(yè)學院《機器學習與深度學習理論雙語教學》2024-2025學年第一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1分，共20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、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用2、在機器學習中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預測一個城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)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(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化3、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關(guān)特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標準化D.以上都可以4、假設(shè)正在進行一個異常檢測任務，數(shù)據(jù)具有高維度和復雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以5、在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應用于圖像識別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)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6、在一個強化學習問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學習算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以7、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8、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫(yī)療診斷，應優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復雜度和可解釋性9、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能10、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化11、考慮一個情感分析任務，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學習的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復雜程度12、在進行機器學習模型評估時，除了準確性等常見指標外，還可以使用混淆矩陣來更詳細地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標可以通過混淆矩陣計算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）13、特征工程是機器學習中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動學習特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學習算法中需要，深度學習算法不需要進行特征工程14、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動15、假設(shè)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(shù)在語音合成中起到關(guān)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(shù)都很重要16、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17、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(shè)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(guān)性分析，選擇與目標變量高度相關(guān)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(lǐng)域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征18、假設(shè)要為一個智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實現(xiàn)復雜D.基于強化學習的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓練難度大且收斂慢19、假設(shè)正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測20、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述情感分析任務中常用的機器學習方法。2、（本題5分）談談如何使用機器學習進行客戶細分。3、（本題5分）解釋機器學習在護理學中的患者監(jiān)測。4、（本題5分）解釋機器學習在園藝設(shè)計中的植物搭配。5、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行冰川變化監(jiān)測。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用門控循環(huán)單元（GRU）對語音信號進行分類。2、（本題5分）依據(jù)社會學調(diào)查數(shù)據(jù)分析社會現(xiàn)象和趨勢。3、（本題5分）運用美容醫(yī)療數(shù)據(jù)為患者提供個性化美容方案。4、（本題5分）通過建筑設(shè)計數(shù)據(jù)生成創(chuàng)新的建筑設(shè)計方案。5、（本題5分）運用LSTM網(wǎng)絡(luò)對電商平臺的商品銷量進行預測。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討機器學習在生物學數(shù)據(jù)分