江苏财经职业技术学院《机器学习算法》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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江苏财经职业技术学院《机器学习算法》

2023-2024学年第一学期期末试卷

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）

1、在进行自动特征工程时，以下关于自动特征工程方法的描述，哪一项是不准确的？（）

A.基于深度学习的自动特征学习可以从原始数据中自动提取有意义的特征

B.遗传算法可以用于搜索最优的特征组合

C.自动特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干预

D.自动特征工程需要大量的计算资源和时间，但可以提高特征工程的效率

2、无监督学习算法主要包括聚类和降维等方法。以下关于无监督学习算法的说法中，错误的是：聚类算法将数据分成不同的组，而降维算法则将高维数据映射到低维空间。那么，下列关于无监督学习算法的说法错误的是（）

A.K均值聚类算法需要预先指定聚类的个数K，并且对初始值比较敏感

B.层次聚类算法可以生成树形结构的聚类结果，便于直观理解

C.主成分分析是一种常用的降维算法，可以保留数据的主要特征

D.无监督学习算法不需要任何先验知识，完全由数据本身驱动

3、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）

A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限

B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大

C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活

D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大

4、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性？（）

A.决策树

B.神经网络

C.随机森林

D.支持向量机

5、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）

A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络

B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等

C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间

D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征

6、在一个语音合成任务中，需要将输入的文本转换为自然流畅的语音。以下哪种技术或模型常用于语音合成？（）

A.隐马尔可夫模型（HMM）

B.深度神经网络（DNN）

C.循环神经网络（RNN），如LSTM或GRU

D.以上都是

7、在一个强化学习的应用中，环境的状态空间非常大且复杂。以下哪种策略可能有助于提高学习效率？（）

A.基于值函数的方法，如Q-learning，通过估计状态值来选择动作，但可能存在过高估计问题

B.策略梯度方法，直接优化策略，但方差较大且收敛慢

C.演员-评论家（Actor-Critic）方法，结合值函数和策略梯度的优点，但模型复杂

D.以上方法结合使用，并根据具体环境进行调整

8、在一个图像分类任务中，如果需要快速进行模型的训练和预测，以下哪种轻量级模型架构可能比较适合？（）

A.MobileNet

B.ResNet

C.Inception

D.VGG

9、某机器学习项目需要对文本进行情感分类，同时考虑文本的上下文信息和语义关系。以下哪种模型可以更好地处理这种情况？（）

A.循环神经网络（RNN）与注意力机制的结合

B.卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的融合

C.预训练语言模型（如BERT）微调

D.以上模型都有可能

10、在集成学习中，Adaboost算法通过调整样本的权重来训练多个弱分类器。如果一个样本在之前的分类器中被错误分类，它的权重会（）

A.保持不变

B.减小

C.增大