酒泉职业技术学院《机器学习工具与平台》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号
…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………
第PAGE1页,共NUMPAGES3页
酒泉职业技术学院
《机器学习工具与平台》2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分
一、单选题(本大题共30个小题,每小题1分,共30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、考虑一个回归问题,我们使用均方误差(MSE)作为损失函数。如果模型的预测值与真实值之间的MSE较大,这意味着什么()
A.模型的预测非常准确
B.模型存在过拟合
C.模型存在欠拟合
D.无法确定模型的性能
2、在深度学习中,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型,对于图像分类任务,以下哪个因素对模型性能的影响较大()
A.卷积核的大小
B.池化层的窗口大小
C.全连接层的神经元数量
D.以上因素影响都不大
3、机器学习在自然语言处理领域有广泛的应用。以下关于机器学习在自然语言处理中的说法中,错误的是:机器学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。常见的自然语言处理算法有词袋模型、TF-IDF、深度学习模型等。那么,下列关于机器学习在自然语言处理中的说法错误的是()
A.词袋模型将文本表示为词的集合,忽略了词的顺序和语法结构
B.TF-IDF可以衡量一个词在文档中的重要性
C.深度学习模型在自然语言处理中表现出色,但需要大量的训练数据和计算资源
D.机器学习在自然语言处理中的应用已经非常成熟,不需要进一步的研究和发展
4、在构建一个图像识别模型时,需要对图像数据进行预处理和增强。如果图像存在光照不均、噪声和模糊等问题,以下哪种预处理和增强技术组合可能最为有效?()
A.直方图均衡化、中值滤波和锐化
B.灰度变换、高斯滤波和图像翻转
C.色彩空间转换、均值滤波和图像缩放
D.对比度拉伸、双边滤波和图像旋转
5、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
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
6、在处理不平衡数据集时,以下关于解决数据不平衡问题的方法,哪一项是不正确的?()
A.过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集
B.欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集
C.合成少数类过采样技术(SMOTE)通过合成新的少数类样本来平衡数据集
D.数据不平衡对模型性能没有影响,不需要采取任何措施来处理
7、想象一个图像识别的任务,需要对大量的图片进行分类,例如区分猫和狗的图片。为了达到较好的识别效果,同时考虑计算资源和训练时间的限制。以下哪种方法可能是最合适的?()
A.使用传统的机器学习算法,如基于特征工程的支持向量机,需要手动设计特征,但计算量相对较小
B.采用浅层的神经网络,如只有一到两个隐藏层的神经网络,训练速度较快,但可能无法捕捉复杂的图像特征
C.运用深度卷积神经网络,如ResNet架构,能够自动学习特征,识别效果好,但计算资源需求大,训练时间长
D.利用迁移学习,将在大规模图像数据集上预训练好的模型,如Inception模型,微调应用到当前任务,节省训练时间和计算资源
8、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
9、在进行特征选择时,有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述,哪一项是不准确的?()
A.信息增益通过计算特征引入前后信