黔南民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院《統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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頁黔南民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院《統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、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(fù)雜D.基于強化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢2、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3、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4、在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項是錯誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨使用L1或L2正則化效果好5、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6、在進行機器學(xué)習(xí)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）7、某機器學(xué)習(xí)項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能8、在處理文本分類任務(wù)時，除了傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對新聞文章進行分類。以下關(guān)于文本分類模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類，通過卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長文本時性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機）效果好9、在機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，錯誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)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(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)處理對模型的性能影響不大，可以忽略10、在進行圖像識別任務(wù)時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調(diào)整11、在強化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)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(dǎo)致低獎勵，它應(yīng)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12、當使用支持向量機（SVM）進行分類任務(wù)時，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法13、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數(shù)的選擇對模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對非線性可分的數(shù)據(jù)進行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點14、在使用隨機森林算法進行分類任務(wù)時，以下關(guān)于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機森林在訓(xùn)練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓(xùn)練速度比單個決策樹慢，因為需要構(gòu)建多個決策樹15、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，但計算成本高二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋交叉驗證在模型選擇和評估中的用途。2、（本題5分）談?wù)勗诟呔S數(shù)據(jù)中，如何進行特征工程。3、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療器械研發(fā)中的作用。4、（本題5分）什么是量子機器學(xué)習(xí)？它的潛在應(yīng)用有哪些？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(xué)習(xí)中，如何進行特征的縮放和標準化。分析不同縮放方法對模型訓(xùn)練和性能的影響。2、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法的參數(shù)選擇問題。討論其在不同數(shù)據(jù)分布和規(guī)模下的適用性。3、（本題5分）分析長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）的改進之處及在序列數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢。4、（本題5分）機器學(xué)習(xí)中的模型可解釋性對于實際應(yīng)用有何重要意義？結(jié)合具體案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。5、（本題5分）闡述機器學(xué)習(xí)中的貝葉