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技术服务机器学习算法

考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________

第一部分单选题（本题共15小题，每小题2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.下列哪项不是机器学习技术服务的关键要素？（）

A.数据质量

B.算法选择

C.硬件配置

D.预测结果的可解释性

2.在监督学习中，下列哪个算法被广泛用于分类问题？（）

A.线性回归

B.支持向量机（SVM）

C.K-近邻算法

D.决策树

3.下列哪项不是深度学习常用的激活函数？（）

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Softmax

D.Pooling

4.在机器学习中，过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未知数据上表现差，以下哪项措施不能有效防止过拟合？（）

A.增加数据量

B.提前停止训练

C.使用正则化

D.提高学习率

5.下列关于K-means算法的描述，错误的是？（）

A.属于无监督学习

B.需要预先指定聚类个数

C.目标是最小化簇内距离

D.容易陷入局部最优解

6.在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）主要用来解决什么问题？（）

A.词频过高

B.词汇的稀疏性

C.句子长度不一

D.词语的多义性

7.以下哪项不是强化学习中的关键概念？（）

A.状态

B.动作

C.奖励

D.学习率

8.在机器学习中，下列哪个评估指标常用于评估分类问题？（）

A.均方误差（MSE）

B.准确率（Accuracy）

C.偏差（Bias）

D.方差（Variance）

9.下列哪种技术常用于处理不平衡数据集问题？（）

A.交叉验证

B.欠采样

C.过采样

D.数据清洗

10.以下哪个算法通常用于降维？（）

A.主成分分析（PCA）

B.支持向量机（SVM）

C.决策树

D.线性回归

11.在神经网络中，批量归一化（BatchNormalization）的主要目的是什么？（）

A.加快学习速率

B.减少过拟合

C.提高模型泛化能力

D.降低计算复杂度

12.下列哪个不是生成对抗网络（GAN）的组成部分？（）

A.发生器

B.判别器

C.损失函数

D.特征提取器

13.在机器学习中，下列哪个方法通常用于处理缺失值？（）

A.填充固定值

B.删除含有缺失值的行

C.使用均值填充

D.使用决策树预测缺失值

14.在回归问题中，下列哪项不是评估模型性能的指标？（）

A.R平方（R^2）

B.均方误差（MSE）

C.平均绝对误差（MAE）

D.准确率（Accuracy）

15.以下哪个不是机器学习中的特征选择方法？（）

A.过滤式（Filter）

B.包裹式（Wrapper）

C.注释式（Annotator）

D.嵌入式（Embedded）

第二部分多选题（本题共15小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）

1.以下哪些是机器学习的常见类型？（）

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.非监督学习

2.下列哪些方法可以用来处理数据集中的异常值？（）

A.删除异常值

B.填充异常值为均值

C.使用中位数代替均值

D.使用异常值检测算法

3.以下哪些算法属于集成学习方法？（）

A.随机森林

B.梯度提升决策树（GBDT）

C.支持向量机（SVM）

D.Adaboost

4.以下哪些技术可以用于改善模型的泛化能力？（）

A.数据增强

B.交叉验证

C.正则化

D.提前停止训练

5.在神经网络中，以下哪些是卷积神经网络的组成部分？（）

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.输入层

6.以下哪些是强化学习的主要类型？（）

A.值为基础的方法

B.策略为基础的方法

C.模型为基础的方法

D.监督学习

7.以下哪些方法可以用于特征工程中的特征提取？（）

A.主成分分析（PCA）

B.线性判别分析（LDA）

C.非负矩阵分解（NMF）

D.决策树

8.在自然语言处理中，以下哪些方法可以用于文本预处理？（）

A.分词

B.去停用词

C.词干提取

D.词性标注

9.以下哪些指标可以用来评估回归模型的性能？（）

A.R平方（R^2）

B.均方误差（MSE）

C.平均绝对误差（MAE）

D.F1分数

10.以下哪些算法可以用于推荐系统？（）

A.协同过滤

B.内容推荐

C.深度学习

D.聚类

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