湖南工程學院《機器學習》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖南工程學院《機器學習》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設正在研究一個自然語言處理任務，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學習模型在捕捉句子的長期依賴關系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN）D.以上模型都有其特點2、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮3、在一個股票價格預測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數(shù)據(jù)來預測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合4、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以5、假設要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結(jié)果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應不同情況，但實現(xiàn)較復雜6、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(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，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復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7、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹8、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機器學習來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡，能夠?qū)?shù)據(jù)進行聚類和可視化，但實時性可能不足D.利用基于深度學習的自動編碼器（Autoencoder），學習正常數(shù)據(jù)的模式，對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力，但訓練和計算成本較高9、假設正在進行一個異常檢測任務，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量。如果正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，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10、深度學習是機器學習的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習。以下關于深度學習的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示。深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功。那么，下列關于深度學習的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的計算資源和時間D.深度學習算法可以自動學習到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設計特征11、假設正在進行一個特征選擇任務，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以12、在一個金融風險預測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓練策略可能是最恰當?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復雜的非線性關系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復雜關系表達能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復雜關系，但訓練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學習方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力13、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們有一個數(shù)據(jù)集，包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征，以及對應的房價。如果我們想要使用監(jiān)督學習算法來預測新房屋的價格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨立成分分析（ICA）14、強化學習中的智能體通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的說法中，錯誤的是：強化學習的目標是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)動作反饋新的狀態(tài)和獎勵。那么，下列關于強化學習的說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數(shù)的強化學習算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學習算法C.強化學習算法只適用于離散動作空間，對于連續(xù)動作空間不適用D.強化學習可以應用于機器人控制、游戲等領域15、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學習在歷史學中的文獻分析。2、（本題5分）談談如何使用機器學習進行泥石流監(jiān)測。3、（本題5分）簡述機器學習在醫(yī)療診斷中的應用案例。4、（本題5分）解釋深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的特點和應用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在物流領域的應用，如路徑規(guī)劃、庫存管理等。分析數(shù)據(jù)準確性和算法效率的影響因素。2、（本題5分）闡述機器學習中的主動學習。解釋主動學習的概念和原理，介紹常見的主動學習方法。分析主動學習在實際問題中的應用及優(yōu)勢。3、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學習在金融風險緩釋中的應用。探討風險分散、對沖策略、保險產(chǎn)品設計等方面的機器學習技術和應用前景。4、（本題5分）闡述機器學習中的異常檢測方法。分析異常檢測的原理和應用場景，以及在數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量控制中的重要性。5、（本題5分）結(jié)合實際應用，論述機器學習在物流服務質(zhì)量提升中的作用。分析客戶