江南大学《机器学习与人工智能》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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江南大学

《机器学习与人工智能》2022-2023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、某研究需要对大量的文本数据进行情感分析，判断文本的情感倾向是积极、消极还是中性。以下哪种机器学习方法在处理此类自然语言处理任务时经常被采用？（）

A.基于规则的方法

B.机器学习分类算法

C.深度学习情感分析模型

D.以上方法都可能有效，取决于数据和任务特点

2、在机器学习中，对于一个分类问题，我们需要选择合适的算法来提高预测准确性。假设数据集具有高维度、大量特征且存在非线性关系，同时样本数量相对较少。在这种情况下，以下哪种算法可能是一个较好的选择？（）

A.逻辑回归

B.决策树

C.支持向量机

D.朴素贝叶斯

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、某机器学习项目需要对视频数据进行分析和理解。以下哪种方法可以将视频数据转换为适合机器学习模型处理的形式？（）

A.提取关键帧

B.视频编码

C.光流计算

D.以上方法都可以

5、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

6、当处理不平衡数据集（即某个类别在数据中占比极小）时，以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力（）

A.对多数类别进行欠采样

B.对少数类别进行过采样

C.调整分类阈值

D.以上方法都可以

7、在构建一个机器学习模型时，我们通常需要对数据进行预处理。假设我们有一个包含大量缺失值的数据集，以下哪种处理缺失值的方法是较为合理的（）

A.直接删除包含缺失值的样本

B.用平均值填充缺失值

C.用随机值填充缺失值

D.不处理缺失值，直接使用原始数据

8、在进行模型选择时，除了考虑模型的性能指标，还需要考虑模型的复杂度和可解释性。假设我们有多个候选模型。以下关于模型选择的描述，哪一项是不正确的？（）

A.复杂的模型通常具有更高的拟合能力，但也更容易过拟合

B.简单的模型虽然拟合能力有限，但更容易解释和理解

C.对于一些对可解释性要求较高的任务，如医疗诊断，应优先选择复杂的黑盒模型

D.在实际应用中，需要根据具体问题和需求综合权衡模型的性能、复杂度和可解释性

9、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

10、在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。以下关于模型评估的说法中，错误的是：常用的模型评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能。那么，下列关于模型评估的说法错误的是（）

A.准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例

B.精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例

C.召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例

D.模型的评估指标越高越好，不需要考虑具体的应用场景

11、机器学习在图像识别领域也取得了巨大的成功。以下关于机器学习在图像识别中的说法中，错误的是：机器学习可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。常见的图像识别算法有卷积神经网络、支持向量机等。那么，下列关于机器学习在图像识别中的说法错误的是（）

A.卷积神经网络通过卷积层和池化层自动学习图像的特征表示

B.支持向量机在图像识别中的性能通常不如卷积神经网络

C.图像识别算法的性能主要取决于数据的质量和数量，与算法本身关系不大

D.机器学习在图像识别中的应用还面临着一些挑战，如小样本学习、对抗攻击等

12、某研究团队正在开发一个语音识别系统，需要对语音信号进行特征提取。以下哪种特征在语音识别中被广泛使用？（）

A.梅尔频率倒谱系数（MFCC）

B.线性预测编码（LPC）

C.感知线性预测（PLP）

D.以上特征都常用

13、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