山西財經(jīng)大學《機器學習技術(shù)及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

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頁山西財經(jīng)大學《機器學習技術(shù)及應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學習方法在處理生物信息學問題中經(jīng)常被應用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學習模型D.以上方法都常用2、假設要使用機器學習算法來預測房價。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3、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡4、在強化學習中，智能體通過與環(huán)境進行交互來學習最優(yōu)策略。假設一個機器人需要在復雜的環(huán)境中找到通往目標的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強化學習算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當前策略進行策略評估和改進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、在監(jiān)督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關(guān)于監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關(guān)6、在集成學習中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化7、某機器學習項目旨在識別手寫數(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)增強技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉(zhuǎn)C.隨機添加噪聲D.以上技術(shù)都可以8、想象一個語音合成的任務，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，效果自然但訓練難度大9、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要10、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應地調(diào)整學習率，對稀疏特征效果較好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)特點進行選擇11、某機器學習項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以12、在進行異常檢測時，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于統(tǒng)計的方法通過計算數(shù)據(jù)的均值、方差等統(tǒng)計量來判斷異常值B.基于距離的方法通過計算樣本之間的距離來識別異常點C.基于密度的方法認為異常點的局部密度顯著低于正常點D.所有的異常檢測方法都能準確地檢測出所有的異常，不存在漏檢和誤檢的情況13、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14、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）15、在一個分類問題中，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.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以16、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構(gòu)和訓練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復雜語音的適應性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學習能力和HMM的時序建模能力，但訓練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，利用自注意力機制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大17、在一個回歸問題中，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.多項式回歸B.高斯過程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸18、在一個異常檢測問題中，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量，數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)出正常樣本遠遠多于異常樣本的情況。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)督學習算法，可能會因為數(shù)據(jù)不平衡而導致模型對異常樣本的檢測能力不足。以下哪種方法更適合解決這類異常檢測問題？（）A.構(gòu)建一個二分類模型，將數(shù)據(jù)分為正常和異常兩類B.使用無監(jiān)督學習算法，如基于密度的聚類算法，識別異常點C.對數(shù)據(jù)進行平衡處理，如復制異常樣本，使正常和異常樣本數(shù)量相等D.以上方法都不適合，異常檢測問題無法通過機器學習解決19、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關(guān)于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略20、機器學習在自然語言處理領域有廣泛的應用。以下關(guān)于機器學習在自然語言處理中的說法中，錯誤的是：機器學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。常見的自然語言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學習模型等。那么，下列關(guān)于機器學習在自然語言處理中的說法錯誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個詞在文檔中的重要性C.深度學習模型在自然語言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源D.機器學習在自然語言處理中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和發(fā)展21、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能22、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以23、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理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)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合24、假設要對一個大型數(shù)據(jù)集進行無監(jiān)督學習，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種方法可能是首選？（）A.自編碼器（Autoencoder），通過重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)學習特征，但可能無法發(fā)現(xiàn)復雜模式B.生成對抗網(wǎng)絡（GAN），通過對抗訓練生成新數(shù)據(jù)，但訓練不穩(wěn)定C.深度信念網(wǎng)絡（DBN），能夠提取高層特征，但訓練難度較大D.以上方法都可以嘗試，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和任務需求選擇25、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預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、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，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.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述在工業(yè)生產(chǎn)中，質(zhì)量控制中機器學習的應用。2、（本題5分）簡述機器學習在旅游規(guī)劃中的路線推薦。3、（本題5分）簡述在圖像分割中，常用的機器學習方法。4、（本題5分）解釋樸素貝葉斯分類器的工作原理。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過分類算法對用戶的在線學習行為進行分類。2、（本題5分）使用決策樹算法對疾病進行診斷。3、（本題5分）利用烹飪藝術(shù)數(shù)據(jù)開發(fā)新的菜品和烹飪方