曹妃甸职业技术学院《机器学习A》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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曹妃甸职业技术学院

《机器学习A》2023-2024学年第二学期期末试卷

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20个小题，每小题1分，共20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、在一个图像识别任务中，数据存在类别不平衡的问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种处理方法可能是有效的？（）

A.过采样少数类样本，增加其数量，但可能导致过拟合

B.欠采样多数类样本，减少其数量，但可能丢失重要信息

C.生成合成样本，如使用SMOTE算法，但合成样本的质量难以保证

D.以上方法结合使用，并结合模型调整进行优化

2、假设要为一个智能推荐系统选择算法，根据用户的历史行为、兴趣偏好和社交关系为其推荐相关的产品或内容。以下哪种算法或技术可能是最适合的？（）

A.基于协同过滤的推荐算法，利用用户之间的相似性或物品之间的相关性进行推荐，但存在冷启动和数据稀疏问题

B.基于内容的推荐算法，根据物品的特征和用户的偏好匹配推荐，但对新物品的推荐能力有限

C.混合推荐算法，结合协同过滤和内容推荐的优点，并通过特征工程和模型融合提高推荐效果，但实现复杂

D.基于强化学习的推荐算法，通过与用户的交互不断优化推荐策略，但训练难度大且收敛慢

3、在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）的作用是（）

A.将单词转换为向量B.进行词性标注C.提取文本特征D.以上都是

4、假设正在进行一个目标检测任务，例如在图像中检测出人物和车辆。以下哪种深度学习框架在目标检测中被广泛应用？（）

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Caffe

D.以上框架都常用于目标检测

5、在一个推荐系统中，为了提高推荐的多样性和新颖性，以下哪种方法可能是有效的？（）

A.引入随机推荐，增加推荐结果的不确定性，但可能降低相关性

B.基于内容的多样性优化，选择不同类型的物品进行推荐，但可能忽略用户偏好

C.探索-利用平衡策略，在推荐熟悉物品和新物品之间找到平衡，但难以精确控制

D.以上方法结合使用，并根据用户反馈动态调整

6、在进行机器学习模型部署时，需要考虑模型的计算效率和资源占用。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型，但实际应用场景中的计算资源有限。以下哪种方法可以在一定程度上减少模型的计算量和参数数量？（）

A.增加模型的层数和神经元数量

B.对模型进行量化，如使用低精度数值表示参数

C.使用更复杂的激活函数，提高模型的表达能力

D.不进行任何处理，直接部署模型

7、在进行特征工程时，需要对连续型特征进行离散化处理。以下哪种离散化方法在某些情况下可以保留更多的信息，同时减少数据的复杂性？（）

A.等宽离散化

B.等频离散化

C.基于聚类的离散化

D.基于决策树的离散化

8、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息熵的变化来衡量特征的重要性

B.卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性

C.随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度

D.所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证

9、在机器学习中，模型的可解释性也是一个重要的问题。以下关于模型可解释性的说法中，错误的是：模型的可解释性是指能够理解模型的决策过程和预测结果的能力。可解释性对于一些关键领域如医疗、金融等非常重要。那么，下列关于模型可解释性的说法错误的是（）

A.线性回归模型具有较好的可解释性，因为它的决策过程可以用公式表示

B.决策树模型也具有一定的可解释性，因为可以通过树形结构直观地理解决策过程

C.深度神经网络模型通常具有较低的可解释性，因为其决策过程非常复杂

D.模型的可解释性和性能是相互矛盾的，提高可解释性必然会降低性能

10、在一个回归问题中，如果需要考虑多个输出变量之间的相关性，以下哪种模型可能更适合？（）

A.多元线性回归

B.向量自回归（VAR）

C.多任务学习模型

D.以上模型都可以

11、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）

A.学习率过高

B.模型过于复杂

C.数据预处理不