江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《機(jī)器學(xué)習(xí)與開發(fā)框架》2023-2024學(xué)年第二學(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、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問題，需要對腫瘤進(jìn)行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法2、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對于一個(gè)分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線性關(guān)系，同時(shí)樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個(gè)較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯3、想象一個(gè)文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進(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)算簡單C.分布式詞向量，如Word2Vec或GloVe，能夠捕捉詞與詞之間的語義關(guān)系，但對多義詞處理有限D(zhuǎn).基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型生成的詞向量，具有強(qiáng)大的語言理解能力，但計(jì)算成本高4、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性5、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時(shí)，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計(jì)算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇6、假設(shè)我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測股票價(jià)格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預(yù)測結(jié)果幫助較小（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關(guān)于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)7、在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要對連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化8、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(jiǎng)勵(lì)信號(hào)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(jiǎng)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9、在一個(gè)股票價(jià)格預(yù)測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價(jià)格、成交量、公司財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價(jià)格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點(diǎn)。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(guān)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(jī)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(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對時(shí)間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合10、在一個(gè)異常檢測的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點(diǎn)。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點(diǎn)，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機(jī)（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強(qiáng)C.基于聚類的異常檢測，將遠(yuǎn)離聚類中心的點(diǎn)視為異常，但聚類效果對結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的方法或進(jìn)行組合11、過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題之一。以下關(guān)于過擬合的說法中，錯(cuò)誤的是：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合的原因可能是模型過于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過擬合的說法錯(cuò)誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學(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)過擬合問題D.可以通過交叉驗(yàn)證等方法來檢測過擬合12、當(dāng)使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類任務(wù)時(shí)，如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，通常會(huì)采用以下哪種方法（）A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法13、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是14、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15、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其中一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)是目標(biāo)檢測，例如識(shí)別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標(biāo)檢測算法時(shí)，需要考慮算法的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標(biāo)檢測算法在實(shí)時(shí)性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實(shí)時(shí)應(yīng)用16、在一個(gè)分類問題中，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17、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能18、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能19、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理20、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡述在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。2、（本題5分）什么是模型的隱私保護(hù)？常見的隱私保護(hù)技術(shù)有哪些？3、（本題5分）簡述線性回歸模型的基本原理。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中降維技術(shù)的作用和方法。5、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在神經(jīng)生物學(xué)中的神經(jīng)元識(shí)別。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)研究蛋白質(zhì)的表達(dá)和功能。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成手寫數(shù)字圖像。3、（本題5分）利用法學(xué)案例數(shù)據(jù)輔助法律判決。4、（本題5分）通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對語音進(jìn)行識(shí)別。5、（本題5分）利用KNN算法對水質(zhì)的污染程度進(jìn)行分類。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本