南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)課程設(shè)計》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南昌大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)課程設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在進行機器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)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(biāo)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(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）2、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學(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.條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用3、當(dāng)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4、考慮一個圖像分割任務(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D.以上都是5、機器學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學(xué)習(xí)可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務(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)于機器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的說法錯誤的是（）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)和計算資源D.機器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展6、機器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法7、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(zhǔn)確的？（）A.對原始數(shù)據(jù)進行標(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(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)練之前進行一次，后續(xù)不需要再進行調(diào)整和優(yōu)化8、假設(shè)正在研究一個語音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要9、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預(yù)處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量10、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預(yù)測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預(yù)測非常準(zhǔn)確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能11、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以12、假設(shè)正在進行一項時間序列預(yù)測任務(wù)，例如預(yù)測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好13、某機器學(xué)習(xí)項目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉(zhuǎn)C.隨機添加噪聲D.以上技術(shù)都可以14、假設(shè)要使用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價。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15、在進行機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。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C.使用較小的學(xué)習(xí)率進行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學(xué)習(xí)在園藝設(shè)計中的植物搭配。2、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在精神醫(yī)學(xué)中的研究成果有哪些？3、（本題5分）什么是對抗防御技術(shù)？常見的對抗防御方法有哪些？4、（本題5分）機器學(xué)習(xí)在營養(yǎng)學(xué)中的應(yīng)用是什么？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)在智能交通信號控制中的應(yīng)用及優(yōu)化。機器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于交通信號控制，提高交通流量和減少擁堵。分析其在智能交通信號控制中的具體應(yīng)用方法，并討論優(yōu)化策略。2、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在電信領(lǐng)域的應(yīng)用。討論網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測、客戶流失預(yù)測、故障檢測等方面的機器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。3、（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。4、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在自然語言處理中的作用。包括文本分類、機器翻譯、情感分析等方面，闡述不同算法在這些任務(wù)中的優(yōu)勢與局限性。5、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)算法中的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。論述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用場景，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、化學(xué)分子結(jié)構(gòu)預(yù)測等。探討圖神經(jīng)