裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺》2024-2025學(xué)年第一學(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2分，共30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、在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應(yīng)的房價數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個任務(wù)中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點，最終預(yù)測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進行分類，從而預(yù)測房價D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預(yù)測，無需對數(shù)據(jù)進行標注2、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點3、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4、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型泛化能力D.以上都是5、某研究團隊正在開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，需要對語音信號進行特征提取。以下哪種特征在語音識別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測（PLP）D.以上特征都常用6、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉(zhuǎn)換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是7、某公司希望通過機器學(xué)習(xí)來預(yù)測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟指標等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機森林8、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠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，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個二分類模型，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，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，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，異常檢測問題無法通過機器學(xué)習(xí)解決9、假設(shè)正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進行分類，并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期10、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(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)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(yù)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11、在進行模型評估時，除了準確率、召回率等指標，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實際為正例但被預(yù)測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題12、在一個異常檢測的任務(wù)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(shè)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(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合13、假設(shè)正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應(yīng)矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法14、在機器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測一個城市的空氣質(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，哪一項是不準確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，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.特征選擇是選擇對目標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)練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化15、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.以上模型都有可能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）機器學(xué)習(xí)中如何利用強化學(xué)習(xí)解決問題？2、（本題5分）簡述在時間序列預(yù)測中，常用的機器學(xué)習(xí)模型。3、（本題5分）談?wù)勗诟呔S數(shù)據(jù)中，如何進行特征工程。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)。推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的興趣和行為為用戶提供個性化的推薦，機器學(xué)習(xí)技術(shù)在其中發(fā)揮了重要作用。分析推薦系統(tǒng)中的機器學(xué)習(xí)算法，以及面臨的冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏等挑戰(zhàn)。2、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)中的異常檢測在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用。異常檢測可以幫助發(fā)現(xiàn)工業(yè)故障，介紹其在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用方法。3、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學(xué)習(xí)在金融信用評估中的應(yīng)用。探討個人信用評分、企業(yè)信用評級、信用風(fēng)險模型等方面的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)精準灌溉中的應(yīng)用。探討土壤濕度監(jiān)測、作物需水量預(yù)測、灌溉決策等方面的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。5、