安徽工程大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)安徽工程大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。過(guò)擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過(guò)擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過(guò)擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項(xiàng)C.使用較小的學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量2、在評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時(shí)，通常會(huì)使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，用于預(yù)測(cè)患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差（MSE）常用于二分類問(wèn)題的模型評(píng)估，值越小表示模型性能越好3、假設(shè)正在研究一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)在語(yǔ)音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換模型C.語(yǔ)音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要4、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果幫助較?。ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)5、想象一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營(yíng)銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過(guò)系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹(shù)集成算法，如梯度提升樹(shù)（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無(wú)法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性6、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí)，以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動(dòng)特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，但可以提高特征工程的效率7、當(dāng)使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。但在實(shí)際數(shù)據(jù)中，如果特征之間存在一定的相關(guān)性，這會(huì)對(duì)算法的性能產(chǎn)生怎樣的影響（）A.提高分類準(zhǔn)確性B.降低分類準(zhǔn)確性C.對(duì)性能沒(méi)有影響D.可能提高也可能降低準(zhǔn)確性，取決于數(shù)據(jù)8、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負(fù)矩陣分解（NMF）C.概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）D.以上方法都常用9、在一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)的問(wèn)題中，需要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)來(lái)提前預(yù)測(cè)哪些客戶可能會(huì)流失。以下哪種特征工程方法可能是最有幫助的？（）A.手動(dòng)選擇和構(gòu)建與客戶流失相關(guān)的特征，如消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額的變化等，但可能忽略一些潛在的重要特征B.利用自動(dòng)特征選擇算法，如基于相關(guān)性或基于樹(shù)模型的特征重要性評(píng)估，但可能受到數(shù)據(jù)噪聲的影響C.進(jìn)行特征變換，如對(duì)數(shù)變換、標(biāo)準(zhǔn)化等，以改善數(shù)據(jù)分布和模型性能，但可能丟失原始數(shù)據(jù)的某些信息D.以上方法結(jié)合使用，綜合考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和模型需求10、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用11、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測(cè)，例如識(shí)別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測(cè)算法時(shí)，需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和對(duì)不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測(cè)精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測(cè)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實(shí)時(shí)應(yīng)用12、在一個(gè)聚類問(wèn)題中，需要將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對(duì)最終聚類結(jié)果沒(méi)有影響13、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，以下哪種方法可能更適合用于發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法14、想象一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。語(yǔ)音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對(duì)短語(yǔ)音處理較好，但對(duì)復(fù)雜語(yǔ)音的適應(yīng)性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學(xué)習(xí)能力和HMM的時(shí)序建模能力，但訓(xùn)練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語(yǔ)音識(shí)別模型，直接從語(yǔ)音到文字，減少中間步驟，但對(duì)長(zhǎng)語(yǔ)音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語(yǔ)音識(shí)別模型，利用自注意力機(jī)制捕捉長(zhǎng)距離依賴，性能優(yōu)秀，但計(jì)算資源需求大15、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征方法，可能會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設(shè)計(jì)需要豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么，以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級(jí)特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語(yǔ)義特征，具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無(wú)關(guān)，主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無(wú)法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整16、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項(xiàng)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行17、強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，環(huán)境根據(jù)動(dòng)作反饋新的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)。那么，下列關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法只適用于離散動(dòng)作空間，對(duì)于連續(xù)動(dòng)作空間不適用D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制、游戲等領(lǐng)域18、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)B.動(dòng)量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇19、假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的突然變化點(diǎn)，以下哪種方法可能是最合適的？（）A.滑動(dòng)窗口分析，通過(guò)比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來(lái)檢測(cè)變化，但窗口大小選擇困難B.基于統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)，如t檢驗(yàn)或方差分析，但對(duì)數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測(cè)算法，如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn)，專門(mén)用于檢測(cè)變化點(diǎn)，但可能對(duì)噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)模型，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)變化模式，但需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練20、在分類問(wèn)題中，如果正負(fù)樣本比例嚴(yán)重失衡，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)更合適？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的方法。2、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)中注意力機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。3、（本題5分）什么是元學(xué)習(xí)？它的主要方法有哪些？4、（本題5分）談?wù)勅绾问褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行衛(wèi)星圖像分析。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差權(quán)衡。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于RNN對(duì)文本的上下文相關(guān)性進(jìn)行評(píng)估。2、（本題5分）使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類。3、（本題5分）利用信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路數(shù)據(jù)研究細(xì)胞內(nèi)的信號(hào)傳遞機(jī)制。4、（本題5分）運(yùn)用K-Means聚類對(duì)市場(chǎng)細(xì)分進(jìn)行分析