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回台文化旅游职业学院《积分变换》学年第一学期期末试卷2023-2024题号四总分得分
一、单选题（本大题共个小题，每小题分，共分.在每小题给出的四个选30130鼠项中，只有一项是符合题目要求的.）相
1、假设正在进行一个特征选择任务，需要从大量的特征中选择最具代表性和区分性的特征以地下哪种特征选择方法基于特征与目标变量之间的相关性？（）鄙A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以
2、假设正在进行一项时间序列预测任务，例如预测股票价格的走势在选择合适的模型时,需要考虑时间序列的特点，如趋势、季节性和噪声等以下哪种模型在处理时间序列数据时具有较强的能力？（）邹A.线性回归模型，简单直接，易于解释B.决策树模型，能够处理非线性关系C.循环神经网络（RNN）,能够捕捉时间序列中的长期依赖关系超D.支持向量回归（SVR）,对小样本数据效果较好
3、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征以下哪种方法可以处理这种季节用性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以生被
4、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标假设我们有一个二分类模型，用于预坦测患者是否患有某种疾病以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率隧是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好
5、在分类问题中，如果正负样本比例严重失衡，以下哪种评价指标更合适？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差
7、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式以下哪种技术可能是最有效的？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA）,基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好鼠B.非负矩阵分解（NMF）,将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱C.基于词向量的聚类方法，如K-Means聚类，但依赖于词向量的质量和表示D.层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高生也被
8、在使用随机森林算法进行分类任务时，以下关于随机森林特点的描述，哪一项是不准确的？坦（）削隧A.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，通过投票来决定最终的分类结果敬B.随机森林在训练过程中对特征进行随机抽样，增加了模型的随机性和多样性C.随机森林对于处理高维度数据和缺失值具有较好的鲁棒性D.随机森林的训练速度比单个决策树慢，因为需要构建多个决策树
9、在机器学习中，偏差一方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）描述的是（）A.模型的复杂度与性能的关系B.训练误差与测试误差的关系C.过拟合与欠拟合的关系郑D.以上都是
10、某研究团队正在开发一个用于疾病预测的机器学习模型，需要考虑模型的鲁棒性和稳定性超以下哪种方法可以用于评估模型在不同数据集和条件下的性能？（）A.交叉验证B.留一法胡C.自助法D.以上方法都可以
11、考虑一个情感分析任务，判断一段文本所表达的情感是积极、消极还是中性在特征提取方面，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法如果文本数据量较大，且包含丰富的语义信息，以下哪种特征提取方法可能表现更好？（）A.词袋模型，简单直观，计算速度快B.TF-IDF,考虑了词的频率和文档的分布C.基于深度学习的词向量表示，能够捕捉语义和上下文信息D.以上方法效果相同，取决于模型的复杂程度
13、在构建一个机器学习模型时，我们通常需要对数据进行预处理假设我们有一个包含大量缺失值的数据集，以下哪种处理缺失值的方法是较为合理的（）A.直接删除包含缺失值的样本B.用平均值填充缺失值C.用随机值填充缺失值D.不处理缺失值，直接使用原始数据
14、在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法假设我们正在鼠使用K折交叉验证来评估一个分类模型以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？相地A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为鄙训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用
15、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）A.声码器B.文本到语音转换模型邹C.语音韵律模型D.以上技术都很重要超
16、某机器学习项目需要对文本进行主题建模，以发现文本中的潜在主题以下哪种方法常用于文本主题建模？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA）用B.非负矩阵分解（NMF）C.概率潜在语义分析（PLSA）D.以上方法都常用生
17、特征工程是机器学习中的重要环节以下关于特征工程的说法中，错误的是特征工程包被括特征提取、特征选择和特征转换等步骤目的是从原始数据中提取出有效的特征，提高模型坦的性能那么，下列关于特征工程的说法错误的是（）隧A.特征提取是从原始数据中自动学习特征表示的过程B.特征选择是从众多特征中选择出对模型性能有重要影响的特征C.特征转换是将原始特征进行变换，以提高模型的性能D.特征工程只在传统的机器学习算法中需要，深度学习算法不需要进行特征工程
19、在机器学习中，数据预处理是非常重要的环节以下关于数据预处理的说法中，错误的是数据预处理包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等步骤目的是提高数据的质量和可用性那么，下列关于数据预处理的说法错误的是（）A.数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值B.数据归一化将数据映射到［0,1］区间，便于不同特征之间的比较鼠C.数据标准化将数据的均值和标准差调整为特定的值相地D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略鄙
20、某研究团队正在开发一个用于预测股票价格的机器学习模型，需要考虑市场的动态性和不确定性以下哪种模型可能更适合处理这种复杂的时间序列数据？（）A.长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制B.门控循环单元（GRU）与卷积神经网络（CNN）的组合C.随机森林与自回归移动平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能
21、假设正在开发一个用于情感分析的深度学习模型，需要对模型进行优化以下哪种优化算邹法在深度学习中被广泛使用？（）A.随机梯度下降（SGD）B.自适应矩估计（Adam）超C.牛顿法D.共辄梯度法用
22、在一个深度学习模型的训练过程中，出现了梯度消失的问题以下哪种方法可以尝试解决这个问题？（）A.使用ReLU激活函数B.增加网络层数生C.减小学习率被D.以上方法都可能有效坦
23、考虑一个推荐系统，需要根据用户的历史行为和兴趣为其推荐相关的商品或内容在构建隧推荐模型时、可以使用基于内容的推荐、协同过滤推荐或混合推荐等方法如果用户的历史行为数据较为稀疏，以下哪种推荐方法可能更合适？（）A.基于内容的推荐，利用商品的属性和用户的偏好进行推荐B.协同过滤推荐，基于用户之间的相似性进行推荐C.混合推荐，结合多种推荐方法的优点D.以上方法都不合适，无法进行有效推荐
25、假设要对一个复杂的数据集进行降维，以便于可视化和后续分析以下哪种降维方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA）,寻找数据的主要方向，但可能丢失一些局部信息B.线性判别分析（LDA）,考虑类别信息，但对非线性结构不敏感C.L分布随机邻域嵌入（t-SNE）,能够保持数据的局部结构，但计算复杂度高鼠D.以上方法结合使用，根据数据特点和分析目的选择合适的降维策略相地
26、在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面以下哪种模型通常具有较好的可解释鄙性？（）A.决策树B.神经网络C.随机森林D.支持向量机
27、在使用深度学习进行图像分类时，数据增强是一种常用的技术假设我们有一个有限的图像数据集以下关于数据增强的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过随机旋转、翻转、裁剪图像来增加数据的多样性邹B.对图像进行色彩变换、添加噪声等操作也属于数据增强的方法C.数据增强可以有效地防止模型过拟合，但会增加数据标注的工作量D.过度的数据增强可能会导致模型学习到与图像内容无关的特征，影响模型性能超
28、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）用A.准确率（Accuracy）,衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall）,关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）,能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数生据较稳健被坦
30、在进行特征工程时，如果特征之间存在共线性，即一个特征可以由其他特征线性表示,以下哪种方法可以处理共线性？（）A.去除相关特征B.对特征进行主成分分析C.对特征进行标准化D.以上都可以鼠
二、论述题（本大题共个小题，共分）
5251、（本题5分）论述机器学习在医疗领域的应用前景讨论其在疾病诊断、医学影像分析、药敬也物研发等方面的潜力和挑战削
2、（本题5分）论述机器学习在图像识别领域的应用及挑战图像识别是机器学习的重要应用领域之一，它可以实现物体检测、人脸识别等功能请分析机器学习在图像识别中的具体方法，如深度学习中的卷积神经网络等，并探讨面临的挑战，如数据标注成本高、模型过拟合等问题郑超胡
3、（本题5分）论述机器学习在图像识别领域的应用及发展趋势分析其主要算法、优势与挑战，以及未来可能的创新方向对相关产业的影响生被坦隧
4、（本题5分）详细阐述在文本分类任务中，除了深度学习方法，传统机器学习算法结合词嵌入技术的应用分析词嵌入对特征表示的改进和对分类效果的影响
三、简答题（本大题共个小题，共分）
2、（本题5分）简述机器学习中的深度学习模型
3、（本题5分）说明机器学习在文本分类中的应用
4、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行舆情监测
5、（本题5分）解释机器学习在发育遗传学中的基因作用研究
四、应用题（本大题共个小题，共分）
2201、（本题10分）借助法医学数据进行司法鉴定和犯罪调查KE-pinE学校班级姓名考场准考证号2,畀国少离海Adaboost鞭辩左园展萍岑配解醉才中首要不线卦-+*01O。
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