裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁廣州衛(wèi)生職業(yè)技術(shù)學院《機器學習A》2025-2026學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、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2、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習模型，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.使用更復雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以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、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應地調(diào)整學習率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點進行選擇5、考慮在一個圖像識別任務中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可能是有效的（）A.隨機旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率6、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7、在進行自動特征工程時，以下關(guān)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8、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(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9、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是10、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務學習模型D.以上模型都可以11、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行無監(jiān)督學習，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學習特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓練生成新數(shù)據(jù)，但訓練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN），能夠提取高層特征，但訓練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和任務需求選擇12、在一個聚類問題中，需要將一組數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進行聚類，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項是正確的？（）A.隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心C.計算數(shù)據(jù)點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結(jié)果沒有影響13、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數(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)我們正在訓練一個神經(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C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量14、在進行機器學習模型評估時，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個二分類問題的混淆矩陣如下：（）預測為正類預測為負類實際為正類8020實際為負類1090那么該模型的準確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%15、某機器學習項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談如何使用機器學習進行圖像配準。2、（本題5分）談談如何使用機器學習進行圖像去噪。3、（本題5分）解釋機器學習在生物化學中的反應預測。4、（本題5分）解釋機器學習在建筑設(shè)計中的創(chuàng)意生成。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在機器學習模型壓縮中，剪枝和量化的方法和效果。研究如何在保持性能的前提下減少模型參數(shù)和計算量。2、（本題5分）論述機器學習在醫(yī)療領(lǐng)域的應用。舉例說明機器學習在疾病診斷、醫(yī)療影像分析、藥物研發(fā)等方面的應用，并分析其對醫(yī)療行業(yè)的影響及未來發(fā)展趨勢。3、（本題5分）論述深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應用。分析其原理及對識別準確率的提升。4、（本題5分）論述機器學習在智能城市管理中的應用。舉例說明機器學習在交通管理、公共安全、環(huán)境監(jiān)測等方面的應用，并分析其對智能城市管理的影響及未來發(fā)展趨勢。5、（本題5分）論述機器學習在物流成本優(yōu)化中的應用。分析數(shù)據(jù)收集和模型選擇的關(guān)鍵問題，以及對企業(yè)效益的影響。四、應用題（本大題共4個小題，共40分)1、（