蘭州文理學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)B》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)蘭州文理學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)B》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在進(jìn)行圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)，需要對(duì)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(dòng)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(huì)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(shí)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(dòng)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(jí)特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時(shí)提取圖像的低級(jí)和高級(jí)語(yǔ)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(wú)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(wú)法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整2、某公司希望通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，以便更有效地進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)、季節(jié)因素和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多方面信息。在這種復(fù)雜的多因素預(yù)測(cè)任務(wù)中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機(jī)（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.隨機(jī)森林3、在一個(gè)異常檢測(cè)問(wèn)題中，例如檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)不平衡而導(dǎo)致模型對(duì)異常樣本的檢測(cè)能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測(cè)問(wèn)題？（）A.構(gòu)建一個(gè)二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如基于密度的聚類算法，識(shí)別異常點(diǎn)C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理，如復(fù)制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測(cè)問(wèn)題無(wú)法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解決4、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌模浚ǎ〢.過(guò)擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)5、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6、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以7、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8、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(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(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用9、某研究需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷文本的情感傾向是積極、消極還是中性。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理此類自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.基于規(guī)則的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.深度學(xué)習(xí)情感分析模型D.以上方法都可能有效，取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)特點(diǎn)10、在進(jìn)行自動(dòng)特征工程時(shí)，以下關(guān)于自動(dòng)特征工程方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動(dòng)特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動(dòng)特征工程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，但可以提高特征工程的效率11、在一個(gè)分類問(wèn)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(shù)12、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(guò)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(huì)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(guò)對(duì)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(duì)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13、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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)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(wèn)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(guò)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14、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來(lái)更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別B.真陽(yáng)性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問(wèn)題，不能用于多分類問(wèn)題15、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，我們通常會(huì)使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)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(dòng)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(wèn)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)16、某研究需要對(duì)生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問(wèn)題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用17、假設(shè)正在研究一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢(shì)性。以下哪種模型可以同時(shí)處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以18、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)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、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何21、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行實(shí)例分割，除了常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以22、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)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(huì)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(wèn)題？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評(píng)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(mén)的路徑規(guī)劃算法23、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24、在進(jìn)行特征工程時(shí)，如果特征之間存在共線性，即一個(gè)特征可以由其他特征線性表示，以下哪種方法可以處理共線性？（）A.去除相關(guān)特征B.對(duì)特征進(jìn)行主成分分析C.對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以25、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26、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)27、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問(wèn)題。以下關(guān)于欠擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)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(guò)于簡(jiǎn)單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問(wèn)題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問(wèn)題C.欠擬合問(wèn)題比過(guò)擬合問(wèn)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(huì)出現(xiàn)欠擬合問(wèn)題28、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能29、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(cè)，以下哪種輕量級(jí)模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG30、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)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(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型壓縮方法及其重要性。模型壓縮可以減少模型的大小和計(jì)算量，提高模型的部署效率。介紹常見(jiàn)的模型壓縮方法，如剪枝、量化等，并討論其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。2、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、疾病診斷等方面的應(yīng)用，并探討其對(duì)生物信息學(xué)的影響及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的核方法。包括支持向量機(jī)中的核函數(shù)等，討論其原理及在非線性分類和回歸中的作用。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在商品推薦、客戶細(xì)分、欺詐檢測(cè)等方面的應(yīng)用，并分析其對(duì)電子商務(wù)行業(yè)的影響及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。5、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)有哪些？結(jié)合