學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘇州工業園區職業技術學院《機器學習及醫學圖像分析》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經網絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經網絡具有多層結構，可以自動學習數據的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經網絡是一種專門用于處理圖像數據的深度神經網絡B.循環神經網絡適用于處理序列數據，如文本、時間序列等C.深度神經網絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優的特征表示，不需要人工設計特征2、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫療診斷，應優先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據具體問題和需求綜合權衡模型的性能、復雜度和可解釋性3、假設我們正在訓練一個神經網絡模型，發現模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓練數據量不足B.模型過于復雜，導致過擬合C.學習率設置過高D.以上原因都有可能4、在一個分類問題中，如果數據集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹5、考慮一個推薦系統，需要根據用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關的商品或內容。在構建推薦模型時，可以使用基于內容的推薦、協同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數據較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結合多種推薦方法的優點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦6、在一個分類問題中，如果需要對新出現的類別進行快速適應和學習，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學習模型B.增量學習模型C.遷移學習模型D.以上模型都可以7、在機器學習中，模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關于模型可解釋性的說法中，錯誤的是：模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預測結果的能力。可解釋性對于一些關鍵領域如醫療、金融等非常重要。那么，下列關于模型可解釋性的說法錯誤的是（）A.線性回歸模型具有較好的可解釋性，因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性，因為可以通過樹形結構直觀地理解決策過程C.深度神經網絡模型通常具有較低的可解釋性，因為其決策過程非常復雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的，提高可解釋性必然會降低性能8、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設我們有一個包含大量特征的數據集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經驗，手動選擇特征9、在進行特征工程時，如果特征之間存在共線性，即一個特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關特征B.對特征進行主成分分析C.對特征進行標準化D.以上都可以10、假設正在開發一個智能推薦系統，用于向用戶推薦個性化的商品。系統需要根據用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關鍵詞等信息來預測用戶的興趣和需求。在這個過程中，特征工程起到了關鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統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11、某研究團隊正在開發一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數據？（）A.長短時記憶網絡（LSTM）結合注意力機制B.門控循環單元（GRU）與卷積神經網絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能12、在一個異常檢測任務中，如果異常樣本的特征與正常樣本有很大的不同，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于距離的方法，如K近鄰B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚類的方法，如K-MeansD.以上都不行13、在機器學習中，交叉驗證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數的方法。假設我們正在使用K折交叉驗證來評估一個分類模型。以下關于交叉驗證的描述，哪一項是不準確的？（）A.將數據集隨機分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集B.通過計算K次實驗的平均準確率等指標來評估模型的性能C.可以在交叉驗證過程中同時調整多個超參數，找到最優的超參數組合D.交叉驗證只適用于小數據集，對于大數據集計算成本過高，不適用14、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升15、在一個股票價格預測的場景中，需要根據歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數據來預測未來的價格走勢。數據具有非線性、非平穩和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數據有一定處理能力，但對高噪聲數據可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數據，但解釋性較差D.基于深度學習的循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM），對時間序列數據有較好的建模能力，但容易過擬合16、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數據。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現為模型在訓練集上表現很好，但在測試集上表現不佳B.增加訓練數據的數量可以有效地減少過擬合的發生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題17、在監督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關于監督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優的超平面來分類數據。那么，下列關于監督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數據集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數據集上表現出色，但對于大規模數據集計算成本較高D.監督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數據的特征選擇無關18、在強化學習中，智能體通過與環境交互來學習最優策略。如果智能體在某個狀態下采取的行動總是導致低獎勵，它應該（）A.繼續采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機選擇其他行動C.根據策略網絡的輸出選擇行動D.調整策略以避免采取該行動19、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數值特征C.降維D.以上都不是20、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。假設我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關于混淆矩陣的描述，哪一項是不準確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實際為正例且被預測為正例的樣本數量C.假陰性（FalseNegative，FN）表示實際為正例但被預測為負例的樣本數量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題21、在進行異常檢測時，以下關于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統計的方法通過計算數據的均值、方差等統計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況22、在進行強化學習中的策略優化時，以下關于策略優化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數B.信賴域策略優化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩定性和收斂性D.所有的策略優化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據任務特點進行選擇23、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數據特征可能對預測結果幫助較小（）A.公司的財務報表數據B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經濟指標24、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數據的分布沒有要求，適用于各種類型的數據D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數據時性能較差，容易出現過擬合25、某研究團隊正在開發一個用于醫療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數據增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述機器學習在物理學中的應用。2、（本題5分）說明機器學習中支持向量機（SVM）的基本思想。3、（本題5分）什么是模型的隱私保護？常見的隱私保護技術有哪些？4、（本題5分）什么是主動學習？它的適用場景是什么？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過SVM算法對音頻中的情感進行分析。2、（本題5分）通過建筑設計數據生成創新的建筑設計方案。3、（本題5分）借助化學材料