學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁青海農(nóng)牧科技職業(yè)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)雙語》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示2、考慮一個推薦系統(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，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過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行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦3、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用4、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(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以5、在進行特征工程時，需要對連續(xù)型特征進行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化6、在構(gòu)建一個用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計算復(fù)雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力7、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗證集上的準(zhǔn)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(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，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(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)8、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機器學(xué)習(xí)來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓(xùn)練和計算成本較高9、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機10、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設(shè)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、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以12、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13、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓(xùn)練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升14、在一個氣候預(yù)測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預(yù)測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預(yù)測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復(fù)雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學(xué)習(xí)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復(fù)雜的非線性關(guān)系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學(xué)習(xí)算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復(fù)雜度和調(diào)參難度較高15、在機器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是16、在評估機器學(xué)習(xí)模型的性能時，通常會使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問題的模型評估，值越小表示模型性能越好17、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(yuǎn)遠(yuǎn)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(dǎo)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18、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以19、想象一個文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語義的復(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，簡單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強大的語言理解能力，但計算成本高20、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像分割的機器學(xué)習(xí)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?fù)p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21、在機器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(zhǔn)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22、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高D.以上原因都有可能23、在進行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準(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)重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用24、假設(shè)要對一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的降維策略25、在構(gòu)建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預(yù)處理和增強技術(shù)組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是欠擬合，以及如何解決欠擬合問題。2、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)中的決策樹算法。3、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在兒科學(xué)中的疾病診斷。4、（本題5分）簡述在智能物流倉儲管理中，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過發(fā)育遺傳學(xué)數(shù)據(jù)研究基因在發(fā)育過程中的作用。2、（本題5分）借助數(shù)量遺傳學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建遺傳模型和預(yù)測性狀。3、（本題5分）運用回歸模型預(yù)測交通流量。4、（本題5分