北京師范大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京師范大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(jià)，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應(yīng)的房價(jià)數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個(gè)任務(wù)中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價(jià)之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點(diǎn)，最終預(yù)測房價(jià)C.支持向量機(jī)通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而預(yù)測房價(jià)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價(jià)的預(yù)測，無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注2、在一個(gè)圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴(kuò)散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高3、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個(gè)狀態(tài)下采取的行動(dòng)總是導(dǎo)致低獎(jiǎng)勵(lì)，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動(dòng)，希望情況會改善B.隨機(jī)選擇其他行動(dòng)C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動(dòng)D.調(diào)整策略以避免采取該行動(dòng)4、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個(gè)問題？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法5、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法中，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7、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價(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.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用8、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時(shí)，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，可能會導(dǎo)致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生9、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個(gè)二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過混淆矩陣計(jì)算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）10、假設(shè)要預(yù)測一個(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，通過比較相鄰窗口的數(shù)據(jù)差異來檢測變化，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，但對數(shù)據(jù)分布有要求C.變點(diǎn)檢測算法，如CUSUM或Pettitt檢驗(yàn)，專門用于檢測變化點(diǎn)，但可能對噪聲敏感D.深度學(xué)習(xí)中的異常檢測模型，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11、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡化了概率計(jì)算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過擬合12、在使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，以下關(guān)于隨機(jī)森林特點(diǎn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機(jī)森林在訓(xùn)練過程中對特征進(jìn)行隨機(jī)抽樣，增加了模型的隨機(jī)性和多樣性C.隨機(jī)森林對于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機(jī)森林的訓(xùn)練速度比單個(gè)決策樹慢，因?yàn)樾枰獦?gòu)建多個(gè)決策樹13、在一個(gè)聚類問題中，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，對最終聚類結(jié)果沒有影響14、在一個(gè)醫(yī)療診斷項(xiàng)目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮多個(gè)因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性15、在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大，對模型的約束越強(qiáng)，可能導(dǎo)致模型欠擬合D.同時(shí)使用L1和L2正則化（ElasticNet）總是比單獨(dú)使用L1或L2正則化效果好16、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以17、考慮一個(gè)情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達(dá)的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計(jì)算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度18、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG19、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題20、在處理自然語言處理任務(wù)時(shí)，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對一段文本進(jìn)行情感分析。以下關(guān)于詞嵌入的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學(xué)習(xí)到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務(wù)，無需進(jìn)行進(jìn)一步的特征工程二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在海洋生物學(xué)中的生態(tài)監(jiān)測。2、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理不平衡的多標(biāo)簽分類問題。3、（本題5分）簡述在智能交通系統(tǒng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過主成分分析降低圖像數(shù)據(jù)的維度，以加快處理速度。2、（本題5分）借助生物多樣性研究數(shù)據(jù)制