闽江学院《机器学习与模式识别课程设计I》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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闽江学院

《机器学习与模式识别课程设计I》2023-2024学年第一学期期末试卷

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、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（）

A.收敛速度加快

B.陷入局部最优解

C.模型无法收敛

D.以上情况都不会发生

2、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

3、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）

A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确

B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例

C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性

D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好

4、某研究需要对音频信号进行分类，例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用？（）

A.频谱特征

B.时域特征

C.时频特征

D.以上特征都常用

5、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

6、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

7、假设要开发一个自然语言处理的系统，用于文本情感分析，判断一段文字是积极、消极还是中性。考虑到文本的多样性和语义的复杂性。以下哪种技术和方法可能是最有效的？（）

A.基于词袋模型的朴素贝叶斯分类器，计算简单，但忽略了词序和上下文信息

B.循环神经网络（RNN），能够处理序列数据，但可能存在梯度消失或爆炸问题

C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期依赖问题，对长文本处理能力较强，但模型较复杂

D.基于Transformer架构的预训练语言模型，如BERT或GPT，具有强大的语言理解能力，但需要大量的计算资源和数据进行微调

8、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

9、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）

A.K-Means聚类算法

B.决策树算法

C.主成分分析（PCA）

D.独立成分分析（ICA）

10、假设正在开发一个用于图像识别的深度学习模型，需要选择合适的超参数。以下哪种方法可以用于自动有哪些信誉好的足球投注网站和优化超参数？（）

A.随机有哪些信誉好的足球投注网站

B.网格有哪些信誉好的足球投注网站

C.基于模型的超参数优化

D.以上方法都可以

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