站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共2頁資陽口腔職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果幫助較小（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)2、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問題3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來評(píng)估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過高，不適用4、在自然語言處理任務(wù)中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)5、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，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(xiàng)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行6、在一個(gè)異常檢測(cè)問題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決7、機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學(xué)習(xí)模型等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法錯(cuò)誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性C.深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展8、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)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(xùn)練一個(gè)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(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量9、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來提前預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹模型的特征重要性評(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求10、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11、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)12、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)自然語言處理的系統(tǒng)，用于文本情感分析，判斷一段文字是積極、消極還是中性?？紤]到文本的多樣性和語義的復(fù)雜性。以下哪種技術(shù)和方法可能是最有效的？（）A.基于詞袋模型的樸素貝葉斯分類器，計(jì)算簡單，但忽略了詞序和上下文信息B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠處理序列數(shù)據(jù)，但可能存在梯度消失或爆炸問題C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長期依賴問題，對(duì)長文本處理能力較強(qiáng)，但模型較復(fù)雜D.基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如BERT或GPT，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)13、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)14、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于圖像分割的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評(píng)估圖像分割的效果？（）A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用15、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測(cè)為正類預(yù)測(cè)為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)。2、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中進(jìn)行特征交互建模。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在音樂學(xué)中的創(chuàng)作輔助。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇方法有哪些？結(jié)合具體任務(wù)，分析如何選擇最相關(guān)的特征以提高模型性能。2、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的半監(jiān)督分類算法及其優(yōu)勢(shì)。半監(jiān)督分類在部分標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行分類，具有一定的優(yōu)勢(shì)。介紹半監(jiān)督分類算法，并討論其優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)方法。分析遷移學(xué)習(xí)的原理和優(yōu)勢(shì)，以及在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。4、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加數(shù)據(jù)的多樣性。探討圖像、文本等不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法和效果。5、（本題