四川西南航空職業(yè)學(xué)院《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(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頁四川西南航空職業(yè)學(xué)院《統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵(lì)信號稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以2、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3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是一項(xiàng)重要的任務(wù)，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行特征選擇時(shí)，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關(guān)性分析，選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征B.隨機(jī)選擇一部分特征，進(jìn)行試驗(yàn)和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)，手動選擇特征4、在一個(gè)情感分析任務(wù)中，需要同時(shí)考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴(yán)重C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），改進(jìn)了RNN的長期記憶能力，但計(jì)算復(fù)雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢5、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)時(shí)監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)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(diǎn)。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(diǎn)，但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)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(xùn)練和計(jì)算成本較高6、假設(shè)要為一個(gè)智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦算法，利用用戶之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏問題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶的偏好匹配推薦，但對新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過特征工程和模型融合提高推薦效果，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過與用戶的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢7、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以8、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9、在進(jìn)行圖像識別任務(wù)時(shí)，需要對大量的圖像數(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特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級和高級語義特征，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，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整10、在一個(gè)回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個(gè)問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以11、在一個(gè)分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林12、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13、在一個(gè)語音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是14、想象一個(gè)語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大15、在一個(gè)回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸16、某研究需要對音頻信號進(jìn)行分類，例如區(qū)分不同的音樂風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用17、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會使用交叉驗(yàn)證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗(yàn)證中，某個(gè)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(jìn)一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗(yàn)證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當(dāng)前任務(wù)18、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)添加噪聲D.以上技術(shù)都可以19、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20、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21、假設(shè)在一個(gè)醫(yī)療診斷的場景中，需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標(biāo)、病史和生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時(shí)，需要考慮模型的準(zhǔn)確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因?yàn)樗軌蚯逦卣故緵Q策過程，具有較好的可解釋性，但可能在復(fù)雜數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確性有限B.支持向量機(jī)算法，對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準(zhǔn)確性較高，但模型解釋相對困難C.隨機(jī)森林算法，由多個(gè)決策樹組成，準(zhǔn)確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠自動提取特征，準(zhǔn)確性可能很高，但模型非常復(fù)雜，難以解釋22、在進(jìn)行特征選擇時(shí)，有多種方法可以評估特征的重要性。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于特征重要性評估方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.信息增益通過計(jì)算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)特征與目標(biāo)變量之間的獨(dú)立性，從而評估特征的重要性C.隨機(jī)森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻(xiàn)程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準(zhǔn)確和可靠的，不需要進(jìn)一步驗(yàn)證23、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高D.以上原因都有可能24、在自然語言處理任務(wù)中，如文本分類，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)25、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差權(quán)衡。2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在細(xì)胞生物學(xué)中的研究方法。3、（本題5分）什么是對抗防御技術(shù)？常見的對抗防御方法有哪些？4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在舞蹈學(xué)中的動作分析。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）借助合成生物學(xué)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和構(gòu)建生物合成途徑。2、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行足球比賽。3、（本題5分）通過分類算法對用戶的音樂偏好進(jìn)行分類。4、（本題5分）運(yùn)用體育比賽數(shù)據(jù)評估運(yùn)動員表現(xiàn)和制定訓(xùn)練計(jì)劃。5、（