自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖北體育職業(yè)學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決2、考慮一個(gè)圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測(cè)D.以上都是3、假設(shè)正在研究一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性。以下哪種模型可以同時(shí)處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以4、某研究需要對(duì)生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)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(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用5、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個(gè)聚類C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)6、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)房價(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用7、考慮一個(gè)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(shí)，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(jìn)行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無法進(jìn)行有效推薦8、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響9、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)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(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)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(píng)估，值越小表示模型性能越好10、機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個(gè)因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯(cuò)誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、問題的類型、計(jì)算資源等因素。不同的算法適用于不同的場(chǎng)景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說法錯(cuò)誤的是（）A.對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對(duì)于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計(jì)算速度快的算法D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對(duì)不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法11、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通?？梢允褂媒徊骝?yàn)證技術(shù)來評(píng)估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個(gè)分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評(píng)估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評(píng)估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評(píng)估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個(gè)樣本都用于驗(yàn)證一次14、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以15、某研究需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分類，例如區(qū)分不同的音樂風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用16、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)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(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)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(fù)雜度和可解釋性17、想象一個(gè)圖像識(shí)別的任務(wù)，需要對(duì)大量的圖片進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達(dá)到較好的識(shí)別效果，同時(shí)考慮計(jì)算資源和訓(xùn)練時(shí)間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機(jī)，需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，但計(jì)算量相對(duì)較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運(yùn)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，識(shí)別效果好，但計(jì)算資源需求大，訓(xùn)練時(shí)間長D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源18、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動(dòng)作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法19、在一個(gè)異常檢測(cè)的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點(diǎn)。以下哪種異常檢測(cè)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(diǎn)，但對(duì)參數(shù)敏感B.一類支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對(duì)數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類的異常檢測(cè)，將遠(yuǎn)離聚類中心的點(diǎn)視為異常，但聚類效果對(duì)結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法或進(jìn)行組合20、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成學(xué)習(xí)方法。2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在昆蟲學(xué)中的種群動(dòng)態(tài)分析。3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在能源管理中的優(yōu)化策略。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在酒店管理中的客戶滿意度預(yù)測(cè)。5、（本題5分）簡(jiǎn)述在生物信息學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用門控循環(huán)單元（GRU）對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行分類。2、（本題5分）通過獸醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)診斷和治療家畜疾病。3、（本題5分）利用轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)研究基因轉(zhuǎn)錄水平的變化。4、（本題5分）根據(jù)新聞傳播數(shù)據(jù)篩選有價(jià)值的新聞信息。5、（本題5分）利用隨機(jī)森林模型對(duì)電影的評(píng)分進(jìn)行預(yù)測(cè)。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在自然語言處理中，