亳州职业技术学院《机器学习及其应用》2025-2026学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页亳州职业技术学院《机器学习及其应用》2025-2026学年第一学期期末试卷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、假设要对一个时间序列数据进行预测，例如股票价格的走势。数据具有明显的趋势和季节性特征。以下哪种时间序列预测方法可能较为合适？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能适用，取决于具体数据特点2、假设要对一个复杂的数据集进行降维，以便于可视化和后续分析。以下哪种降维方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），寻找数据的主要方向，但可能丢失一些局部信息B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息，但对非线性结构不敏感C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE），能够保持数据的局部结构，但计算复杂度高D.以上方法结合使用，根据数据特点和分析目的选择合适的降维策略3、当使用朴素贝叶斯算法进行分类时，假设特征之间相互独立。但在实际数据中，如果特征之间存在一定的相关性，这会对算法的性能产生怎样的影响（）A.提高分类准确性B.降低分类准确性C.对性能没有影响D.可能提高也可能降低准确性，取决于数据4、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5、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险。以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）A.准确率（Accuracy），衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall），关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC），能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数据较稳健6、在进行机器学习模型训练时，过拟合是一个常见的问题。过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。为了防止过拟合，可以采取多种正则化方法。假设我们正在训练一个神经网络，以下哪种正则化技术通常能够有效地减少过拟合？（）A.增加网络的层数和神经元数量B.在损失函数中添加L1正则项C.使用较小的学习率进行训练D.减少训练数据的数量7、在机器学习中，数据预处理是非常重要的环节。以下关于数据预处理的说法中，错误的是：数据预处理包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等步骤。目的是提高数据的质量和可用性。那么，下列关于数据预处理的说法错误的是（）A.数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值B.数据归一化将数据映射到[0,1]区间，便于不同特征之间的比较C.数据标准化将数据的均值和标准差调整为特定的值D.数据预处理对模型的性能影响不大，可以忽略8、在使用深度学习进行图像分类时，数据增强是一种常用的技术。假设我们有一个有限的图像数据集。以下关于数据增强的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过随机旋转、翻转、裁剪图像来增加数据的多样性B.对图像进行色彩变换、添加噪声等操作也属于数据增强的方法C.数据增强可以有效地防止模型过拟合，但会增加数据标注的工作量D.过度的数据增强可能会导致模型学习到与图像内容无关的特征，影响模型性能9、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快训练速度B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是10、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）A.基于规则的方法B.基于模板的方法C.基于神经网络的方法，如TransformerD.以上都不是11、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）A.声码器B.文本到语音转换模型C.语音韵律模型D.以上技术都很重要12、在处理自然语言处理任务时，词嵌入（WordEmbedding）是一种常用的技术。假设我们要对一段文本进行情感分析。以下关于词嵌入的描述，哪一项是错误的？（）A.词嵌入将单词表示为低维实数向量，捕捉单词之间的语义关系B.Word2Vec和GloVe是常见的词嵌入模型，可以学习到单词的分布式表示C.词嵌入向量的维度通常是固定的，且不同单词的向量维度必须相同D.词嵌入可以直接用于文本分类任务，无需进行进一步的特征工程13、某机器学习项目需要对文本进行主题建模，以发现文本中的潜在主题。以下哪种方法常用于文本主题建模？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA）B.非负矩阵分解（NMF）C.概率潜在语义分析（PLSA）D.以上方法都常用14、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15、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大16、在一个图像分类任务中，如果需要快速进行模型的训练和预测，以下哪种轻量级模型架构可能比较适合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG17、在一个分类问题中，如果数据集中存在噪声和错误标签，以下哪种模型可能对这类噪声具有一定的鲁棒性？（）A.集成学习模型B.深度学习模型C.支持向量机D.决策树18、在处理不平衡数据集时，以下关于解决数据不平衡问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集B.欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集C.合成少数类过采样技术（SMOTE）通过合成新的少数类样本来平衡数据集D.数据不平衡对模型性能没有影响，不需要采取任何措施来处理19、机器学习中的算法选择需要考虑多个因素。以下关于算法选择的说法中，错误的是：算法选择需要考虑数据的特点、问题的类型、计算资源等因素。不同的算法适用于不同的场景。那么，下列关于算法选择的说法错误的是（）A.对于小样本数据集，优先选择复杂的深度学习算法B.对于高维度数据，优先选择具有降维功能的算法C.对于实时性要求高的任务，优先选择计算速度快的算法D.对于不平衡数据集，优先选择对不平衡数据敏感的算法20、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。假设一个机器人需要在复杂的环境中找到通往目标的最佳路径，并且在途中会遇到各种障碍和奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合解决这个问题？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择动作B.SARSA算法，基于当前策略进行策略评估和改进C.策略梯度算法，直接优化策略的参数D.以上算法都不适合，需要使用专门的路径规划算法二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述异常检测算法的基本思路。2、（本题5分）简述在智能客服中，机器学习的作用。3、（本题5分）简述在智能交通信号控制中，机器学习的方法。4、（本题5分）谈谈如何使用机器学习进行舆情监测。5、（本题5分）机器学习在兽医领域的应用场景有哪些？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用朴素贝叶斯算法对新闻文章进行分类，如体育、娱乐等。2、（本题5分）使用决策树算法对学生的就业方向进行预测。3、（本题5分）通过神经网络模型对心电图（ECG）数据进行诊断。4、（本题5分）使用卷积神经网络（CNN）对MNIST数据集进行图像分类。5、（本题5分）使用CNN对指纹的细节特征进行提取。四、论述题（本大题共3