溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機器學(xué)習(xí)A》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、機器學(xué)習(xí)中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關(guān)于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關(guān)于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務(wù)，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法2、假設(shè)正在進行一個異常檢測任務(wù)，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的分布。以下哪種技術(shù)可以用于將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間以便更好地檢測異常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部線性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技術(shù)都可以3、想象一個圖像識別的任務(wù)，需要對大量的圖片進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓(xùn)練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設(shè)計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如只有一到兩個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練速度較快，但可能無法捕捉復(fù)雜的圖像特征C.運用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNet架構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓(xùn)練時間長D.利用遷移學(xué)習(xí)，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型，如Inception模型，微調(diào)應(yīng)用到當(dāng)前任務(wù)，節(jié)省訓(xùn)練時間和計算資源4、在一個強化學(xué)習(xí)問題中，智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間，以下哪種算法通常被用于解決這類問題？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法5、假設(shè)正在研究一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有季節(jié)性和趨勢性。以下哪種模型可以同時處理這兩種特性？（）A.SARIMA模型B.Prophet模型C.Holt-Winters模型D.以上模型都可以6、在一個回歸問題中，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7、在一個聚類問題中，需要將一組數(shù)據(jù)點劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進行聚類，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項是正確的？（）A.隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心C.計算數(shù)據(jù)點的均值作為初始聚類中心D.以上方法都可以，對最終聚類結(jié)果沒有影響8、深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計特征9、過擬合是機器學(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)的機器學(xué)習(xí)算法不會出現(xiàn)過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合10、在一個強化學(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11、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務(wù)，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識別多個對象，但對小目標(biāo)檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化12、假設(shè)要對一個時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測，例如股票價格的走勢。數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢和季節(jié)性特征。以下哪種時間序列預(yù)測方法可能較為合適？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能適用，取決于具體數(shù)據(jù)特點13、在一個多標(biāo)簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進行預(yù)測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機器學(xué)習(xí)解決14、想象一個市場營銷的項目，需要根據(jù)客戶的購買歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計信息來預(yù)測其未來的購買傾向。同時，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營銷策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過系數(shù)分析解釋變量的影響，但對于復(fù)雜的非線性關(guān)系可能不敏感B.運用決策樹集成算法，如梯度提升樹（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過特征重要性評估解釋模型，但局部解釋性相對較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測能力強，但幾乎無法提供直觀的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性15、在一個文本生成任務(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16、機器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進行預(yù)測、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機器學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機器人控制等領(lǐng)域D.機器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)17、假設(shè)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(xué)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(yù)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(fēng)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(yīng)不同情況，但實現(xiàn)較復(fù)雜18、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)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19、想象一個文本分類的任務(wù)，需要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。考慮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，具有強大的語言理解能力，但計算成本高20、欠擬合也是機器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)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(guān)于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復(fù)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21、在進行機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項C.使用較小的學(xué)習(xí)率進行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量22、在構(gòu)建一個機器學(xué)習(xí)模型時，我們通常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。假設(shè)我們有一個包含大量缺失值的數(shù)據(jù)集，以下哪種處理缺失值的方法是較為合理的（）A.直接刪除包含缺失值的樣本B.用平均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.不處理缺失值，直接使用原始數(shù)據(jù)23、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機制D.以上方法都可以24、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對一組沒有標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法25、考慮在一個圖像識別任務(wù)中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可能是有效的（）A.隨機旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率26、假設(shè)正在構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動問題，以下哪種方法可以幫助改善推薦效果？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試27、在進行機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個決策樹模型來預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少決策樹的深度，會導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題28、在特征工程中，獨熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是29、強化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當(dāng)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(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學(xué)習(xí)算法C.強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機器人控制、游戲等領(lǐng)域30、在機器學(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，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)的房價數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個任務(wù)中的描述，哪一項是不準(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，最終預(yù)測