九江职业技术学院《神经网络计算机视觉》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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九江职业技术学院

《神经网络计算机视觉》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

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、在一个图像分类任务中，模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能显著下降。这种现象可能是由于什么原因导致的？（）

A.过拟合

B.欠拟合

C.数据不平衡

D.特征选择不当

2、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

3、假设正在比较不同的聚类算法，用于对一组没有标签的客户数据进行分组。如果数据分布不规则且存在不同密度的簇，以下哪种聚类算法可能更适合？（）

A.K-Means算法

B.层次聚类算法

C.密度聚类算法（DBSCAN）

D.均值漂移聚类算法

4、假设要使用机器学习算法来预测房价。数据集包含了房屋的面积、位置、房间数量等特征。如果特征之间存在非线性关系，以下哪种模型可能更适合？（）

A.线性回归模型

B.决策树回归模型

C.支持向量回归模型

D.以上模型都可能适用

5、在一个聚类问题中，需要将一组数据点划分到不同的簇中，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。假设我们使用K-Means算法进行聚类，以下关于K-Means算法的初始化步骤，哪一项是正确的？（）

A.随机选择K个数据点作为初始聚类中心

B.选择数据集中前K个数据点作为初始聚类中心

C.计算数据点的均值作为初始聚类中心

D.以上方法都可以，对最终聚类结果没有影响

6、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式。以下哪种技术可能是最有效的？（）

A.潜在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好

B.非负矩阵分解（NMF），将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱

C.基于词向量的聚类方法，如K-Means聚类，但依赖于词向量的质量和表示

D.层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高

7、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

8、在一个强化学习场景中，智能体在探索新的策略和利用已有的经验之间需要进行平衡。如果智能体过于倾向于探索，可能会导致效率低下；如果过于倾向于利用已有经验，可能会错过更好的策略。以下哪种方法可以有效地控制这种平衡？（）

A.调整学习率

B.调整折扣因子

C.使用ε-贪婪策略，控制探索的概率

D.增加训练的轮数

9、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）

A.基于统计的方法

B.基于距离的方法

C.基于密度的方法

D.基于分类的方法

10、在一个深度学习模型的训练过程中，出现了梯度消失的问题。以下哪种方法可以尝试解决这个问题？（）

A.使用ReLU激活函数

B.增加网络层数

C.减小学习率

D.以上方法都可能有效

11、在机器学习中，偏差-方差权衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）

A.模型的复杂度与性能的关系

B.训练误差与测试误差的关系

C.过拟合与欠拟合的关系

D.以上都是

12、假设正在开发一个智能推荐系统，用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、有哪些信誉好的足球投注网站关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中，特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征，以下哪种方法不太合适？（）

A.统计用户购买每种商品的频率

B.对用户购买的商品进行分类，并计算各类别的比例