自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁江陰職業(yè)技術學院《機器學習與模式識別II（雙語）》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、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，如TransformerD.以上都不是2、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG3、當處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進行欠采樣B.對少數(shù)類別進行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以4、在一個異常檢測的任務中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結果影響較大D.以上算法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合5、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6、在進行時間序列預測時，有多種方法可供選擇。假設我們要預測股票價格的走勢。以下關于時間序列預測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設時間序列是線性的，通過對歷史數(shù)據(jù)的加權平均和殘差來進行預測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系，適用于復雜的時間序列預測任務D.所有的時間序列預測方法都能準確地預測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響7、機器學習在圖像識別領域也取得了巨大的成功。以下關于機器學習在圖像識別中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等。那么，下列關于機器學習在圖像識別中的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示B.支持向量機在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關系不大D.機器學習在圖像識別中的應用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學習、對抗攻擊等8、假設正在進行一個情感分析任務，使用深度學習模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡架構常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.以上都可以9、假設正在研究一個自然語言處理任務，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結構，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習中經(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10、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用11、在一個分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機森林12、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構，以下哪種方法可以考慮這種層次結構？（）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13、在一個無監(jiān)督學習問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結構。如果數(shù)據(jù)具有層次結構，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以14、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15、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以16、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設置不同的權重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡17、某機器學習模型在訓練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以18、在一個強化學習場景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗之間需要進行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會導致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗，可能會錯過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學習率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓練的輪數(shù)19、在機器學習中，數(shù)據(jù)預處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標準化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關于數(shù)據(jù)預處理的說法錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)的均值和標準差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略20、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，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二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋機器學習在語音識別中的原理和方法。2、（本題5分）解釋機器學習中多層感知機（MLP）的結構。3、（本題5分）什么是模型的可解釋性？為什么它很重要？4、（本題5分）機器學習在服裝設計中的應用有哪些？5、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行藥物研發(fā)。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過獸醫(yī)學數(shù)據(jù)診斷和治療家畜疾病。2、（本題5分）使用CNN對指紋的細節(jié)特征進行提取。3、（本題5分）利用隨機森林模型預測電影的票房收入。4、（本題5分）通過SVM算法對衛(wèi)星圖像中的土地利用類型進行分類。5、（本題5分）利用隨機森林模型對用戶對音樂專輯的評價進行預測。四、論述題（