北京師范大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)工具與平臺(tái)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、想象一個(gè)文本分類的任務(wù)，需要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等?？紤]到詞匯的多樣性和語(yǔ)義的復(fù)雜性。以下哪種詞向量表示方法可能是最適合的？（）A.One-Hot編碼，簡(jiǎn)單直觀，但向量維度高且稀疏B.詞袋模型（BagofWords），忽略詞序但計(jì)算簡(jiǎn)單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，但對(duì)多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力，但計(jì)算成本高2、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)過更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)3、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是4、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，對(duì)于圖像分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大5、假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對(duì)非線性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評(píng)估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來評(píng)估一個(gè)分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個(gè)大小相等的子集，依次選擇其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計(jì)算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評(píng)估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過程中同時(shí)調(diào)整多個(gè)超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對(duì)于大數(shù)據(jù)集計(jì)算成本過高，不適用7、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以8、在一個(gè)回歸問題中，如果需要考慮多個(gè)輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以9、考慮一個(gè)圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)10、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.bagging方法通過隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個(gè)學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個(gè)學(xué)習(xí)器的性能更好11、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)12、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果智能體需要與多個(gè)對(duì)手進(jìn)行交互和競(jìng)爭(zhēng)，以下哪種算法可以考慮對(duì)手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以13、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征工程是非常重要的一步。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量，有許多相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、交通流量、工廠排放等。以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，可以使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，例如計(jì)算交通流量的日變化率，有助于提高模型的性能C.特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量有顯著影響的特征，去除冗余或無關(guān)的特征D.特征工程只需要在模型訓(xùn)練之前進(jìn)行一次，后續(xù)不需要再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化14、在一個(gè)分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯(cuò)誤標(biāo)簽，以下哪種模型可能對(duì)這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型C.支持向量機(jī)D.決策樹15、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計(jì)算D.以上方法都可以二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理異常值。2、（本題5分）談?wù)勗跉庀箢A(yù)測(cè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在電商中的客戶行為分析。4、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的密度聚類算法。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述深度學(xué)習(xí)中的多頭注意力機(jī)制在機(jī)器翻譯中的作用。分析其原理及對(duì)翻譯質(zhì)量的提升。2、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加數(shù)據(jù)的多樣性。探討圖像、文本等不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法和效果。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在水利工程中的水壩安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，分析其對(duì)水利設(shè)施安全的保障。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的對(duì)抗樣本攻擊及防御方法。對(duì)抗樣本攻擊是機(jī)器學(xué)習(xí)模型面臨的一種安全威脅，了解其攻擊原理和防御方法對(duì)于保障模型的安全性至關(guān)重要。分析對(duì)抗樣本攻擊的方式，并討論相應(yīng)的防御策略。5、（本題5分）探討在生物信息學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)在基因表達(dá)分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用。分析生物數(shù)據(jù)