湖南工商大學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《機(jī)器學(xué)習(xí)原理及應(yīng)用》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、在一個(gè)文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實(shí)際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類2、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復(fù)雜。以下哪種策略可能有助于提高學(xué)習(xí)效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值來(lái)選擇動(dòng)作，但可能存在過(guò)高估計(jì)問(wèn)題B.策略梯度方法，直接優(yōu)化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評(píng)論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點(diǎn)，但模型復(fù)雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進(jìn)行調(diào)整3、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過(guò)迭代優(yōu)化來(lái)確定聚類中心B.層次聚類算法通過(guò)不斷合并或分裂聚類來(lái)構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響4、過(guò)擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題之一。以下關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過(guò)擬合的原因可能是模型過(guò)于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過(guò)擬合問(wèn)題B.正則化是一種常用的防止過(guò)擬合的方法C.過(guò)擬合只在深度學(xué)習(xí)中出現(xiàn)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題D.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)檢測(cè)過(guò)擬合5、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(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)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)6、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見(jiàn)指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來(lái)更詳細(xì)地分析模型的性能。對(duì)于一個(gè)二分類問(wèn)題，混淆矩陣包含了真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)混淆矩陣計(jì)算得到，并且對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)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）7、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過(guò)相互對(duì)抗來(lái)提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過(guò)程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問(wèn)題8、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹(shù)C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型9、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題，我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能時(shí)，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)11、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問(wèn)題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂(lè)和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問(wèn)題，分別進(jìn)行預(yù)測(cè)B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決12、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)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14、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來(lái)分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問(wèn)題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測(cè)為正類預(yù)測(cè)為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%15、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16、在一個(gè)回歸問(wèn)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17、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18、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：常用的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等?？梢酝ㄟ^(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)評(píng)估模型的性能。那么，下列關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.精確率是指模型預(yù)測(cè)為正類的樣本中真正為正類的比例C.召回率是指真正為正類的樣本中被模型預(yù)測(cè)為正類的比例D.模型的評(píng)估指標(biāo)越高越好，不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景19、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣和需求。在這個(gè)過(guò)程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購(gòu)買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計(jì)用戶購(gòu)買每種商品的頻率B.對(duì)用戶購(gòu)買的商品進(jìn)行分類，并計(jì)算各類別的比例C.直接將用戶購(gòu)買的商品名稱作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶購(gòu)買商品的時(shí)間間隔和購(gòu)買周期20、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)行選擇二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述在聚類分析中，如何確定最佳的聚類數(shù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的架構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在健身運(yùn)動(dòng)中的個(gè)性化方案。4、（本題5分）簡(jiǎn)述在智能農(nóng)業(yè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹(shù)預(yù)測(cè)石油價(jià)格的走勢(shì)。2、（本題5分）運(yùn)用智能客服系統(tǒng)回答常見(jiàn)問(wèn)題，提高服務(wù)效率。3、（本題5分）使用隱私保護(hù)技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)在共享和分析過(guò)程中的安全性。4、（本題5分）基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R