西华大学《机器学习与开发框架》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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西华大学《机器学习与开发框架》

2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

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、在一个异常检测的任务中，数据分布呈现多峰且存在离群点。以下哪种异常检测算法可能表现较好？（）

A.基于密度的局部异常因子（LOF）算法，能够发现局部密度差异较大的异常点，但对参数敏感

B.一类支持向量机（One-ClassSVM），适用于高维数据，但对数据分布的假设较强

C.基于聚类的异常检测，将远离聚类中心的点视为异常，但聚类效果对结果影响较大

D.以上算法结合使用，根据数据特点选择合适的方法或进行组合

2、在监督学习中，常见的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。以下关于监督学习算法的说法中，错误的是：线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类任务。支持向量机通过寻找一个最优的超平面来分类数据。那么，下列关于监督学习算法的说法错误的是（）

A.线性回归的模型简单，容易理解，但对于复杂的数据集可能效果不佳

B.逻辑回归可以处理二分类和多分类问题，并且可以输出概率值

C.支持向量机在小样本数据集上表现出色，但对于大规模数据集计算成本较高

D.监督学习算法的性能只取决于模型的复杂度，与数据的特征选择无关

3、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（）

A.层次分类

B.一对一分类

C.一对多分类

D.以上方法都可以

4、想象一个语音合成的任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的？（）

A.基于规则的语音合成，方法简单但不够自然

B.拼接式语音合成，利用预先录制的语音片段拼接，但可能存在不连贯问题

C.参数式语音合成，通过模型生成声学参数再转换为语音，但音质可能受限

D.端到端的神经语音合成，直接从文本生成语音，效果自然但训练难度大

5、集成学习是一种提高机器学习性能的方法。以下关于集成学习的说法中，错误的是：集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。常见的集成学习方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列关于集成学习的说法错误的是（）

A.bagging方法通过随机采样训练数据来构建多个不同的学习器

B.boosting方法通过逐步调整样本权重来构建多个不同的学习器

C.stacking方法将多个学习器的预测结果作为新的特征输入到一个元学习器中

D.集成学习方法一定比单个学习器的性能更好

6、假设正在研究一个文本生成任务，例如生成新闻文章。以下哪种深度学习模型架构在自然语言生成中表现出色？（）

A.循环神经网络（RNN）

B.长短时记忆网络（LSTM）

C.门控循环单元（GRU）

D.以上模型都常用于文本生成

7、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（）

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.F1值

D.均方误差（MSE）

8、假设正在构建一个语音识别系统，需要对输入的语音信号进行预处理和特征提取。语音信号具有时变、非平稳等特点，在预处理阶段，以下哪种操作通常不是必需的？（）

A.去除背景噪声

B.对语音信号进行分帧和加窗

C.将语音信号转换为频域表示

D.对语音信号进行压缩编码，减少数据量

9、在一个异常检测问题中，例如检测网络中的异常流量，数据通常呈现出正常样本远远多于异常样本的情况。如果使用传统的监督学习算法，可能会因为数据不平衡而导致模型对异常样本的检测能力不足。以下哪种方法更适合解决这类异常检测问题？（）

A.构建一个二分类模型，将数据分为正常和异常两类

B.使用无监督学习算法，如基于密度的聚类算法，识别异常点

C.对数据进行平衡处理，如复制异常样本，使正常和异常样本数量相等

D.以上方法都不适合，异常检测问题无法通过机器学习解决

10、某研究团队正在开发一个用于医疗图像诊断的机器学习模型，需要提高模型对小病变的检测能力。以下哪种方法可以尝试？（）

A.增加数据增强的强度

B.使用更复杂的模型架构

C.引入注意力机制

D.以上方法都可以

11、假设正在开发一个用于推荐系统的深度学习模型，需要考虑用