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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页佳木斯大学《模式识别与机器学习》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求,在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画,不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题(每题1分,共20分)1.下列哪项不是模式识别的基本任务?A.分类B.回归C.优化D.聚类2.在模式识别中,下列哪项不是特征提取的方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归3.下列哪项不是监督学习算法?A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯4.下列哪项不是无监督学习算法?A.K-means聚类B.主成分分析C.人工神经网络D.线性回归5.下列哪项不是模式识别中的性能评价指标?A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数6.下列哪项不是模式识别中的特征选择方法?A.相关性分析B.信息增益C.人工神经网络D.线性回归7.下列哪项不是模式识别中的特征降维方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归8.下列哪项不是模式识别中的分类器?A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯9.下列哪项不是模式识别中的聚类算法?A.K-means聚类B.聚类层次C.人工神经网络D.线性回归10.下列哪项不是模式识别中的降维方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归11.下列哪项不是模式识别中的特征提取方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归12.下列哪项不是模式识别中的性能评价指标?A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数13.下列哪项不是模式识别中的特征选择方法?A.相关性分析B.信息增益C.人工神经网络D.线性回归14.下列哪项不是模式识别中的特征降维方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归15.下列哪项不是模式识别中的分类器?A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯16.下列哪项不是模式识别中的聚类算法?A.K-means聚类B.聚类层次C.人工神经网络D.线性回归17.下列哪项不是模式识别中的降维方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归18.下列哪项不是模式识别中的特征提取方法?A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归19.下列哪项不是模式识别中的性能评价指标?A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数20.下列哪项不是模式识别中的特征选择方法?A.相关性分析B.信息增益C.人工神经网络D.线性回归二、多项选择题(每题2分,共20分)1.模式识别的基本任务包括:A.分类B.回归C.优化D.聚类2.特征提取的方法包括:A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归3.监督学习算法包括:A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯4.无监督学习算法包括:A.K-means聚类B.聚类层次C.人工神经网络D.线性回归5.模式识别中的性能评价指标包括:A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数6.模式识别中的特征选择方法包括:A.相关性分析B.信息增益C.人工神经网络D.线性回归7.模式识别中的特征降维方法包括:A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归8.模式识别中的分类器包括:A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯9.模式识别中的聚类算法包括:A.K-means聚类B.聚类层次C.人工神经网络D.线性回归10.模式识别中的降维方法包括:A.主成分分析B.线性判别分析C.人工神经网络D.线性回归三、判断题(每题1分,共10分)1.模式识别是计算机视觉和图像处理的基础。()2.特征提取是模式识别中的关键步骤。()3.监督学习算法需要标注数据。()4.无监督学习算法不需要标注数据。()5.准确率是模式识别中的性能评价指标之一。()6.精确率是模式识别中的性能评价指标之一。()7.召回率是模式识别中的性能评价指标之一。()8.F1分数是模式识别中的性能评价指标之一。()9.主成分分析是一种特征降维方法。()10.线性判别分析是一种特征选择方法。()四、名词解释(每题4分,共20分)1.模式识别2.特征提取3.监督学习4.无监督学习5.分类器五、简答题(每题6分,共18分)1.简述模式识别的基本任务。2.简述特征提取的方法。3.简述监督学习算法和无监督学习算法的区别。六、案例分析题(1题,满分12分)某公司希望开发一款智能监控系统,用于监控仓库内的货物。请根据以下材料,分析并设计一种合适的模式识别算法。材料:1.仓库内共有10
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