一、選擇題(每題2分，共10題)1.以下哪種技術(shù)不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇?B.K近鄰C.支持向量機(jī)2.在自然語言處理中，用于將文本轉(zhuǎn)換為詞向量的技術(shù)是?B.詞嵌入(WordEmbedding)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)3.以下哪個(gè)不是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)?C.召回率D.相關(guān)系數(shù)4.在深度學(xué)習(xí)中，用于控制模型過擬合的技術(shù)是?A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.批歸一化5.以下哪種算法適用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類任務(wù)?A.線性回歸B.K均值聚類C.邏輯回歸D.決策樹二、填空題(每空1分，共5空)1.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間連接權(quán)重的矩陣稱為2.在深度學(xué)習(xí)中，用于優(yōu)化模型參數(shù)的常用算法是o3.在自然語言處理中，用于衡量句子相似度的技術(shù)是o4.在計(jì)算機(jī)視覺中，用于檢測圖像中特定對(duì)象的模型是5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互獲得來指導(dǎo)三、簡答題(每題5分，共3題)1.簡述過擬合和欠擬合的區(qū)別及其解決方法。2.解釋什么是Word2Vec及其在自然語言處理中的作用。3.描述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像識(shí)別中的主要優(yōu)勢。四、論述題(10分)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，論述深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的具體應(yīng)用及其優(yōu)勢。五、編程題(15分)假設(shè)你有一組包含年齡和收入的數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用Python和scikit-2.構(gòu)建并訓(xùn)練模型3.預(yù)測新數(shù)據(jù)點(diǎn)的收入4.計(jì)算并輸出模型的均方誤差一、選擇題答案1.D.主成分分析一主成分分析(PCA)是降維技術(shù)，屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)；其他選項(xiàng)均為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。2.B.詞嵌入(WordEmbedding)一詞嵌入技術(shù)(如Word2Vec)將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量；其他選項(xiàng)均為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3.D.相關(guān)系數(shù)一相關(guān)系數(shù)用于衡量變量間線性關(guān)系，其他選項(xiàng)是分類模型評(píng)估指4.B.正則化一正則化(如L1/L2)通過懲罰項(xiàng)防止過擬合；其他選項(xiàng)是技術(shù)或損失函數(shù)。5.B.K均值聚類-K均值是典型的無監(jiān)督聚類算法；其他選項(xiàng)為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。二、填空題答案1.權(quán)重矩陣一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過權(quán)重矩陣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間連接的加權(quán)和。2.梯度下降一深度學(xué)習(xí)常用梯度下降及其變種優(yōu)化參數(shù)。3.余弦相似度一余弦相似度衡量向量空間中句子的語義接近度。4.目標(biāo)檢測模型5.獎(jiǎng)勵(lì)一強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體通過獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。三、簡答題答案1.過擬合與欠擬合的區(qū)別及解決方法一過擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差；欠擬合：模型未能充分學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。一解決方法：一過擬合：增加數(shù)據(jù)量、正則化、早停法-欠擬合：增加模型復(fù)雜度、特征工程、減少正則化2.Word2Vec及其作用-Word2Vec是詞嵌入技術(shù)，通過預(yù)測上下文詞來學(xué)習(xí)詞向量；作用：一將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示一捕捉語義關(guān)系(如"king"-"queen"關(guān)系)一常用于文本分類、情感分析等任務(wù)3.CNN在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢-自動(dòng)提取局部特征(卷積層)-參數(shù)共享減少計(jì)算量-池化層增強(qiáng)魯棒性一深層結(jié)構(gòu)能學(xué)習(xí)復(fù)雜模式深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的具體應(yīng)用及其優(yōu)勢1.機(jī)器翻譯：Transformer模型通過自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量翻譯-自動(dòng)特征提取：無需人工設(shè)計(jì)特征一處理長序列能力：Transformer解決長依賴問題-多模態(tài)融合：結(jié)合視覺和文本信息-可解釋性提升：注意力機(jī)制可視化語義關(guān)聯(lián)五、編程題答案(Python代碼示例)pythonfromsklearn.linear_modelimportLin#生成模擬數(shù)據(jù)ages=np.random.randint(20,60,100).reshape(-1,1)incomes=2*ages+500+np.random.normal(0#可視化數(shù)據(jù)plt.scatter(ages,incomes,color='bplt.title('Agevsplt.show()#構(gòu)建模型model=LinearRegpredicted_income=model.predict(age_new)print(f"預(yù)測35歲收入：{predicted_income[0]:.2f}")#評(píng)估模型incomes_pred=model.predict(ages)mse=mean_square